人工智能訓(xùn)練師職業(yè)技能競賽(省賽)參考試題(附答案)一、理論知識考核（總分40分）（一）單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題，計(jì)20分）1.在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以下哪項(xiàng)是標(biāo)簽數(shù)據(jù)的核心作用？A.提供輸入特征的統(tǒng)計(jì)分布B.指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)輸入與輸出的映射關(guān)系C.增強(qiáng)模型的泛化能力D.減少訓(xùn)練過程中的計(jì)算資源消耗2.對于不平衡數(shù)據(jù)集（正樣本占比5%），以下哪種評估指標(biāo)最能反映模型對少數(shù)類的識別能力？A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.精確率（Precision）C.F1分?jǐn)?shù)D.召回率（Recall）3.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不適用于文本分類任務(wù)？A.同義詞替換B.隨機(jī)插入無關(guān)句子C.回譯（BackTranslation）D.隨機(jī)刪除部分非關(guān)鍵詞匯4.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，池化層的主要作用是？A.增加模型的參數(shù)量B.提取局部特征的位置信息C.降低特征圖的空間維度D.增強(qiáng)模型對平移的不變性5.以下哪項(xiàng)屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“獎勵函數(shù)”設(shè)計(jì)原則？A.獎勵信號應(yīng)盡可能稀疏B.獎勵應(yīng)直接關(guān)聯(lián)最終目標(biāo)C.避免使用負(fù)獎勵D.獎勵頻率與任務(wù)復(fù)雜度無關(guān)6.在自然語言處理（NLP）中，BERT模型的輸入表示不包含以下哪項(xiàng)？A.詞嵌入（TokenEmbedding）B.位置嵌入（PositionEmbedding）C.段嵌入（SegmentEmbedding）D.注意力權(quán)重嵌入（AttentionWeightEmbedding）7.對于時間序列預(yù)測任務(wù)，以下哪種模型更適合處理長依賴問題？A.傳統(tǒng)ARIMA模型B.LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）C.支持向量回歸（SVR）D.決策樹回歸8.以下哪項(xiàng)是過擬合的典型表現(xiàn)？A.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率均較低B.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率高，測試集準(zhǔn)確率低C.訓(xùn)練集準(zhǔn)確率低，測試集準(zhǔn)確率高D.訓(xùn)練集和測試集準(zhǔn)確率均較高但波動大9.在模型部署時，量化（Quantization）技術(shù)的主要目的是？A.提高模型的預(yù)測精度B.減少模型的存儲空間和計(jì)算延遲C.增強(qiáng)模型的可解釋性D.解決數(shù)據(jù)隱私問題10.以下哪種場景最適合使用遷移學(xué)習(xí)？A.目標(biāo)任務(wù)與源任務(wù)數(shù)據(jù)分布差異極大B.目標(biāo)任務(wù)標(biāo)注數(shù)據(jù)極少C.目標(biāo)任務(wù)需要完全重新訓(xùn)練特征提取層D.源任務(wù)與目標(biāo)任務(wù)的輸入模態(tài)不同（如圖像轉(zhuǎn)文本）（二）多項(xiàng)選擇題（每題3分，共4題，計(jì)12分）1.數(shù)據(jù)清洗過程中需要處理的常見問題包括：A.缺失值B.異常值C.特征冗余D.類別不平衡2.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有：A.TensorFlowB.Scikit-learnC.PyTorchD.Keras3.在模型調(diào)優(yōu)中，以下哪些方法可以緩解梯度消失問題？A.使用ReLU激活函數(shù)替代SigmoidB.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.權(quán)重初始化（如He初始化）D.批量歸一化（BatchNormalization）4.自然語言處理中的“詞袋模型（BagofWords）”的局限性包括：A.忽略詞序信息B.無法捕捉語義相關(guān)性C.對長文本處理效率低D.不支持多語言處理（三）簡答題（每題4分，共2題，計(jì)8分）1.請簡述“特征工程”在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用，并列舉3種常用的特征構(gòu)造方法。2.請解釋“模型可解釋性”的重要性，并舉例說明如何通過SHAP值分析提升模型的可解釋性。二、實(shí)操技能考核（總分40分）任務(wù)背景：某電商平臺提供用戶行為數(shù)據(jù)集（文件：user_behavior.csv），包含以下字段：-user_id（用戶ID，整型）-age（年齡，整型，缺失值標(biāo)記為-1）-gender（性別，字符串，取值“男”“女”“未知”）-purchase_amount（歷史購買金額，浮點(diǎn)型）-click_count（近30天點(diǎn)擊次數(shù)，整型）-is_premium（是否為會員，二分類標(biāo)簽，0=非會員，1=會員）要求：基于該數(shù)據(jù)集完成“會員預(yù)測模型”的訓(xùn)練與優(yōu)化，目標(biāo)是通過用戶基本信息和行為特征預(yù)測其是否為會員。任務(wù)1：數(shù)據(jù)預(yù)處理（10分）1.讀取CSV文件，統(tǒng)計(jì)各字段的缺失值比例（age字段缺失值為-1）。2.對age字段的缺失值進(jìn)行處理（要求至少兩種方法并說明選擇理由）。3.對gender字段進(jìn)行編碼（要求輸出編碼后的特征向量形式）。任務(wù)2：特征工程與模型訓(xùn)練（15分）1.構(gòu)造至少2個新特征（如“點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化率”=purchase_amount/click_count，需說明構(gòu)造邏輯）。2.劃分訓(xùn)練集與測試集（比例8:2，隨機(jī)種子設(shè)為42）。3.選擇2種分類模型（如邏輯回歸、隨機(jī)森林、XGBoost等），使用訓(xùn)練集訓(xùn)練，并輸出測試集的準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)（要求保留4位小數(shù)）。任務(wù)3：模型優(yōu)化與結(jié)果分析（15分）1.對任務(wù)2中表現(xiàn)較優(yōu)的模型進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)（要求使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索，指定至少3個超參數(shù)及取值范圍）。2.繪制ROC曲線并計(jì)算AUC值，分析模型在不同閾值下的分類表現(xiàn)。3.基于特征重要性分析（如隨機(jī)森林的feature_importances_或XGBoost的SHAP值），提出業(yè)務(wù)優(yōu)化建議（如針對高重要性特征的運(yùn)營策略）。三、綜合應(yīng)用考核（總分20分）場景描述：某醫(yī)療科技公司希望開發(fā)“糖尿病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測系統(tǒng)”，需基于患者的體檢數(shù)據(jù)（包含年齡、BMI、空腹血糖、血壓、血脂等20個特征）構(gòu)建預(yù)測模型，要求模型具備高泛化能力和可解釋性，以輔助醫(yī)生決策。任務(wù)要求：1.設(shè)計(jì)完整的項(xiàng)目流程（從數(shù)據(jù)獲取到模型部署），并說明各階段的關(guān)鍵步驟（6分）。2.針對醫(yī)療數(shù)據(jù)的特殊性（如小樣本、高維特征、隱私敏感），提出3項(xiàng)針對性解決方案（6分）。3.選擇2種適合醫(yī)療場景的模型（需說明理由），并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對比其性能（要求包含評估指標(biāo)和對比維度）（8分）。---參考答案一、理論知識考核（一）單項(xiàng)選擇題1.B2.D3.B4.C5.B6.D7.B8.B9.B10.B（二）多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ACD3.ACD4.AB（三）簡答題1.特征工程的作用：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可理解的、具有區(qū)分度的輸入特征，直接影響模型性能。常用方法：-特征組合（如將“年齡”與“收入”相乘得到“消費(fèi)潛力”）；-分箱（將連續(xù)的“年齡”離散化為“青年/中年/老年”）；-統(tǒng)計(jì)特征（如計(jì)算“點(diǎn)擊次數(shù)”的均值、方差）。2.可解釋性的重要性：幫助用戶理解模型決策邏輯，提升信任度；便于調(diào)試模型偏差（如避免性別歧視）；符合監(jiān)管要求（如醫(yī)療、金融領(lǐng)域）。SHAP值分析示例：在貸款審批模型中，SHAP值可量化“月收入”對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)值（如正SHAP值表示高收入增加獲批概率），醫(yī)生可通過SHAP值明確哪些特征（如BMI、血糖）是糖尿病風(fēng)險(xiǎn)的主要驅(qū)動因素。二、實(shí)操技能考核任務(wù)1：數(shù)據(jù)預(yù)處理1.缺失值統(tǒng)計(jì)（示例代碼）：```pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('user_behavior.csv')處理age字段缺失值（標(biāo)記為-1）df['age']=df['age'].replace(-1,pd.NA)missing_ratio=df.isna().mean()100print("缺失值比例（%）:\n",missing_ratio)```假設(shè)輸出：age缺失20%，gender缺失5%，其余無缺失。2.age缺失值處理方法：-方法1：均值填充（適用于缺失值無特殊含義，且年齡分布較集中）；-方法2：基于性別分組填充（如男性平均年齡35歲，女性32歲，考慮性別與年齡的相關(guān)性）。選擇方法2，因性別可能影響用戶消費(fèi)行為，分組填充更合理。3.gender編碼（獨(dú)熱編碼）：```pythondf=pd.get_dummies(df,columns=['gender'],prefix='gender')```輸出特征向量：gender_男（0/1）、gender_女（0/1）、gender_未知（0/1）（三者互斥）。任務(wù)2：特征工程與模型訓(xùn)練1.新特征構(gòu)造示例：-特征1：“單位點(diǎn)擊價(jià)值”=purchase_amount/(click_count+1)（避免除零錯誤，反映每次點(diǎn)擊的消費(fèi)轉(zhuǎn)化效率）；-特征2：“年齡分段”=pd.cut(df['age'],bins=[0,25,35,45,60],labels=[1,2,3,4])（將連續(xù)年齡離散化，捕捉不同年齡段的會員傾向差異）。2.數(shù)據(jù)集劃分：```pythonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX=df.drop(['user_id','is_premium'],axis=1)y=df['is_premium']X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)```3.模型訓(xùn)練與評估（以邏輯回歸、隨機(jī)森林為例）：```pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportclassification_report邏輯回歸lr=LogisticRegression(max_iter=1000)lr.fit(X_train,y_train)y_pred_lr=lr.predict(X_test)print("邏輯回歸結(jié)果：\n",classification_report(y_test,y_pred_lr,digits=4))隨機(jī)森林rf=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)rf.fit(X_train,y_train)y_pred_rf=rf.predict(X_test)print("隨機(jī)森林結(jié)果：\n",classification_report(y_test,y_pred_rf,digits=4))```假設(shè)輸出：隨機(jī)森林F1分?jǐn)?shù)（0.89）高于邏輯回歸（0.82）。任務(wù)3：模型優(yōu)化與結(jié)果分析1.超參數(shù)調(diào)優(yōu)（以隨機(jī)森林為例，網(wǎng)格搜索）：```pythonfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVparam_grid={'n_estimators':[50,100,200],'max_depth':[None,10,20],'min_samples_split':[2,5]}grid_search=GridSearchCV(RandomForestClassifier(random_state=42),param_grid,cv=5,scoring='f1')grid_search.fit(X_train,y_train)best_rf=grid_search.best_estimator_```2.ROC曲線與AUC值：```pythonfromsklearn.metricsimportRocCurveDisplay,roc_auc_scoreRocCurveDisplay.from_estimator(best_rf,X_test,y_test)plt.show()auc=roc_auc_score(y_test,best_rf.predict_proba(X_test)[:,1])print("AUC值：",round(auc,4))```分析：若AUC=0.92，說明模型區(qū)分會員與非會員的能力較強(qiáng)；調(diào)整閾值（如從0.5提高到0.6）可降低假陽性率，適合重視精準(zhǔn)營銷的場景。3.業(yè)務(wù)建議（假設(shè)“單位點(diǎn)擊價(jià)值”“年齡分段”為前兩大重要特征）：-針對高點(diǎn)擊價(jià)值用戶（如單位點(diǎn)擊價(jià)值>100元），推送會員專屬折扣，提升轉(zhuǎn)化；-對35-45歲用戶（年齡分段3）開展定向運(yùn)營（如家庭套餐），因該群體會員傾向更高。三、綜合應(yīng)用考核1.項(xiàng)目流程設(shè)計(jì)：-數(shù)據(jù)獲?。号c醫(yī)院合作獲取脫敏后的體檢數(shù)據(jù)（需符合HIPAA等隱私法規(guī)），標(biāo)注糖尿病診斷結(jié)果（金標(biāo)準(zhǔn)為醫(yī)生確診）；-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如用KNN填充空腹血糖）、去除異常值（如BMI>60視為測量錯誤）；-特征選擇：通過卡方檢驗(yàn)、L1正則化篩選與糖尿病強(qiáng)相關(guān)的特征（如空腹血糖、BMI）；-模型開發(fā)：對比邏輯回歸、XGBoost、LightGBM等模型，選擇F1分?jǐn)?shù)高且可解釋性強(qiáng)的；-模型評估：使用5折交叉驗(yàn)證，重點(diǎn)關(guān)注召回率（避免漏診）；-部署上