2025年算法工程師超參數(shù)優(yōu)化面試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪種策略可以顯著提高模型訓(xùn)練的并行度？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.硬件加速

D.梯度累積

答案：B

解析：模型并行通過將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以顯著提高模型訓(xùn)練的并行度，從而加速訓(xùn)練過程。參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)。

2.以下哪種方法可以有效解決梯度消失問題？

A.使用ReLU激活函數(shù)

B.添加Dropout層

C.使用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

D.使用批量歸一化

答案：D

解析：批量歸一化通過引入一個(gè)縮放因子，可以穩(wěn)定梯度，有效緩解梯度消失問題。參考《深度學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)》2025版4.3節(jié)。

3.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？

A.使用對(duì)抗訓(xùn)練

B.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.使用模型正則化

D.使用數(shù)據(jù)清洗

答案：A

解析：對(duì)抗訓(xùn)練通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加對(duì)抗樣本，可以提高模型對(duì)對(duì)抗攻擊的魯棒性。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

4.以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型并行策略？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.硬件加速

D.梯度累積

答案：B

解析：模型并行通過將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以顯著提高模型訓(xùn)練的并行度，從而加速訓(xùn)練過程。參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)。

5.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種方法可以提升模型在下游任務(wù)上的表現(xiàn)？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.微調(diào)

C.知識(shí)蒸餾

D.模型壓縮

答案：B

解析：微調(diào)通過在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上，針對(duì)特定任務(wù)進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，可以提升模型在下游任務(wù)上的表現(xiàn)。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略》2025版6.3節(jié)。

6.在知識(shí)蒸餾中，以下哪種方法可以提升小模型的表現(xiàn)？

A.使用更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

B.使用更小的模型

C.使用知識(shí)蒸餾

D.使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：C

解析：知識(shí)蒸餾通過將大模型的知識(shí)遷移到小模型，可以提升小模型的表現(xiàn)。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025版7.2節(jié)。

7.在參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，以下哪種方法可以降低模型參數(shù)數(shù)量？

A.參數(shù)共享

B.參數(shù)稀疏化

C.參數(shù)量化

D.參數(shù)剪枝

答案：B

解析：參數(shù)稀疏化通過將模型參數(shù)中的大部分置為0，可以降低模型參數(shù)數(shù)量，從而提高參數(shù)高效微調(diào)的效果。參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)》2025版8.3節(jié)。

8.在評(píng)估指標(biāo)體系中，以下哪種指標(biāo)可以衡量模型在文本分類任務(wù)上的表現(xiàn)？

A.混淆矩陣

B.準(zhǔn)確率

C.精確率

D.召回率

答案：B

解析：準(zhǔn)確率是衡量模型在文本分類任務(wù)上表現(xiàn)的重要指標(biāo)，它表示模型正確分類的樣本比例。參考《評(píng)估指標(biāo)體系》2025版9.2節(jié)。

9.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪種方法可以檢測對(duì)抗樣本？

A.梯度正則化

B.梯度下降

C.梯度提升

D.梯度反向傳播

答案：A

解析：梯度正則化可以檢測對(duì)抗樣本，通過限制梯度的大小，可以減少對(duì)抗樣本對(duì)模型的影響。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

10.在模型量化（INT8/FP16）中，以下哪種量化方法可以降低模型計(jì)算量？

A.精度保留量化

B.精度損失量化

C.精度無關(guān)量化

D.精度敏感量化

答案：A

解析：精度保留量化通過保留模型中的關(guān)鍵信息，可以降低模型計(jì)算量，同時(shí)保持較高的精度。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

11.在結(jié)構(gòu)剪枝中，以下哪種方法可以減少模型參數(shù)數(shù)量？

A.權(quán)重剪枝

B.激活剪枝

C.參數(shù)共享

D.參數(shù)稀疏化

答案：B

解析：激活剪枝通過移除模型中不活躍的神經(jīng)元，可以減少模型參數(shù)數(shù)量，從而提高模型效率。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版10.2節(jié)。

12.在稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以下哪種方法可以提高模型效率？

A.使用稀疏激活函數(shù)

B.使用稀疏卷積

C.使用稀疏池化

D.使用稀疏全連接

答案：A

解析：使用稀疏激活函數(shù)可以減少模型計(jì)算量，提高模型效率。參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)》2025版11.2節(jié)。

13.在注意力機(jī)制變體中，以下哪種方法可以提升模型在機(jī)器翻譯任務(wù)上的表現(xiàn)？

A.自注意力機(jī)制

B.交叉注意力機(jī)制

C.對(duì)抗注意力機(jī)制

D.多頭注意力機(jī)制

答案：B

解析：交叉注意力機(jī)制可以提升模型在機(jī)器翻譯任務(wù)上的表現(xiàn)，通過同時(shí)考慮源語言和目標(biāo)語言的特征。參考《注意力機(jī)制變體》2025版12.2節(jié)。

14.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，以下哪種方法可以提升模型在圖像分類任務(wù)上的表現(xiàn)？

A.使用深度可分離卷積

B.使用殘差網(wǎng)絡(luò)

C.使用密集連接網(wǎng)絡(luò)

D.使用自編碼器

答案：B

解析：殘差網(wǎng)絡(luò)通過引入跳躍連接，可以提升模型在圖像分類任務(wù)上的表現(xiàn)，同時(shí)減少梯度消失問題。參考《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)》2025版13.2節(jié)。

15.在集成學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以提升模型在回歸任務(wù)上的表現(xiàn)？

A.隨機(jī)森林

B.XGBoost

C.LightGBM

D.CatBoost

答案：B

解析：XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)方法，在回歸任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異，具有高準(zhǔn)確率和快速訓(xùn)練速度。參考《集成學(xué)習(xí)技術(shù)》2025版14.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法可以增強(qiáng)模型對(duì)下游任務(wù)的適應(yīng)性？（多選）

A.使用預(yù)訓(xùn)練語言模型

B.微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型（A）、微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型（B）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）和知識(shí)蒸餾（D）都是增強(qiáng)模型對(duì)下游任務(wù)適應(yīng)性的有效方法。模型并行（E）主要用于加速訓(xùn)練過程，而非增強(qiáng)適應(yīng)性。

2.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些技術(shù)可以提升模型的魯棒性？（多選）

A.對(duì)抗訓(xùn)練

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.模型正則化

D.梯度正則化

E.模型壓縮

答案：ABCD

解析：對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練（A）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）、模型正則化（C）和梯度正則化（D）都是提升模型魯棒性的關(guān)鍵技術(shù)。模型壓縮（E）雖然可以提升模型效率，但不是直接用于防御對(duì)抗攻擊。

3.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪些組件對(duì)于實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練至關(guān)重要？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.硬件加速

D.通信優(yōu)化

E.梯度累積

答案：ABCD

解析：分布式訓(xùn)練框架中，數(shù)據(jù)并行（A）、模型并行（B）、硬件加速（C）和通信優(yōu)化（D）都是實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練的關(guān)鍵組件。梯度累積（E）是模型并行的一部分，但單獨(dú)作為一個(gè)組件不全面。

4.在模型量化技術(shù)中，以下哪些方法可以降低模型計(jì)算量？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABDE

解析：模型量化技術(shù)中，INT8量化（A）、FP16量化（B）、結(jié)構(gòu)剪枝（D）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）都可以降低模型計(jì)算量。知識(shí)蒸餾（C）主要用于模型壓縮，而非直接降低計(jì)算量。

5.在評(píng)估指標(biāo)體系中，以下哪些指標(biāo)可以用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.F1分?jǐn)?shù)

E.稀疏度

答案：ABCD

解析：在評(píng)估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率（A）、精確率（B）、召回率（C）和F1分?jǐn)?shù)（D）都是衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的重要指標(biāo)。稀疏度（E）更多用于描述模型結(jié)構(gòu)的特性。

6.在知識(shí)蒸餾中，以下哪些技術(shù)可以提高小模型的表現(xiàn)？（多選）

A.知識(shí)提取

B.知識(shí)壓縮

C.知識(shí)蒸餾層

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

E.模型壓縮

答案：ABC

解析：知識(shí)蒸餾中，知識(shí)提?。ˋ）、知識(shí)壓縮（B）和知識(shí)蒸餾層（C）是提高小模型表現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)據(jù)增強(qiáng)（D）和模型壓縮（E）雖然有助于模型優(yōu)化，但不是知識(shí)蒸餾的核心技術(shù)。

7.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些策略可以提升系統(tǒng)性能？（多選）

A.彈性資源分配

B.數(shù)據(jù)本地化

C.服務(wù)拆分

D.模型并行

E.持續(xù)集成

答案：ABCD

解析：云邊端協(xié)同部署中，彈性資源分配（A）、數(shù)據(jù)本地化（B）、服務(wù)拆分（C）和模型并行（D）都是提升系統(tǒng)性能的重要策略。持續(xù)集成（E）更多關(guān)注開發(fā)流程。

8.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，以下哪些方法可以用于發(fā)現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？（多選）

A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

B.演化算法

C.神經(jīng)元搜索

D.模型并行

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：ABC

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（A）、演化算法（B）和神經(jīng)元搜索（C）是用于發(fā)現(xiàn)高效網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法。模型并行（D）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（E）不是NAS的直接方法。

9.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于生成高質(zhì)量的文本？（多選）

A.預(yù)訓(xùn)練語言模型

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

C.知識(shí)蒸餾

D.特征工程

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)

答案：ABC

解析：AIGC內(nèi)容生成中，預(yù)訓(xùn)練語言模型（A）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（B）和知識(shí)蒸餾（C）都是用于生成高質(zhì)量文本的關(guān)鍵技術(shù)。特征工程（D）和主動(dòng)學(xué)習(xí)（E）更多用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練優(yōu)化。

10.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則對(duì)于確保AI系統(tǒng)的公平性和透明度至關(guān)重要？（多選）

A.非歧視

B.透明度

C.責(zé)任歸屬

D.數(shù)據(jù)隱私

E.可解釋性

答案：ABCE

解析：AI倫理準(zhǔn)則中，非歧視（A）、透明度（B）、責(zé)任歸屬（C）和可解釋性（E）是確保AI系統(tǒng)公平性和透明度的重要原則。數(shù)據(jù)隱私（D）雖然重要，但更多關(guān)注個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA通過在原始參數(shù)上添加___________層來微調(diào)模型。

答案：低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過___________來增強(qiáng)模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，通過在訓(xùn)練過程中添加___________樣本來提高模型魯棒性。

答案：對(duì)抗

5.推理加速技術(shù)中，使用___________可以顯著降低模型推理時(shí)間。

答案：模型量化

6.模型并行策略中，通過將模型的___________分配到不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)來提高并行度。

答案：計(jì)算部分

7.低精度推理中，將模型的參數(shù)和激活函數(shù)從___________轉(zhuǎn)換為低精度格式以降低計(jì)算量。

答案：FP32

8.云邊端協(xié)同部署中，通過___________策略實(shí)現(xiàn)資源的彈性分配。

答案：服務(wù)拆分

9.知識(shí)蒸餾中，將大模型的知識(shí)遷移到小模型的過程稱為___________。

答案：知識(shí)蒸餾

10.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通過將模型參數(shù)從___________映射到8位整數(shù)。

答案：FP32

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過移除___________來減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：不活躍的神經(jīng)元

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過將大部分激活函數(shù)的輸出置為___________來減少計(jì)算量。

答案：0

13.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）通常用于衡量模型在文本生成任務(wù)上的___________。

答案：不確定性

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，為了減少模型偏見，需要進(jìn)行___________檢測。

答案：偏見

15.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，使用___________技術(shù)可以在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，同時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

答案：差分隱私

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷通常不與設(shè)備數(shù)量線性增長，因?yàn)閿?shù)據(jù)可以分批次并行傳輸，并且可以通過優(yōu)化通信算法和硬件加速來降低通信開銷。參考《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過在模型中添加更多的參數(shù)來實(shí)現(xiàn)微調(diào)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）實(shí)際上是通過在模型中添加較少的參數(shù)來實(shí)現(xiàn)微調(diào)，而不是增加更多的參數(shù)。這樣做可以顯著減少模型的計(jì)算量和內(nèi)存消耗。參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，微調(diào)過程總是比預(yù)訓(xùn)練過程消耗更多的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，微調(diào)過程通常比預(yù)訓(xùn)練過程消耗更少的計(jì)算資源，因?yàn)轭A(yù)訓(xùn)練是在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行，而微調(diào)是在少量特定數(shù)據(jù)上進(jìn)行的。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略》2025版6.3節(jié)。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用梯度正則化可以有效地防御對(duì)抗樣本。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：使用梯度正則化可以在訓(xùn)練過程中引入噪聲，這有助于提高模型的魯棒性，使其能夠抵御對(duì)抗樣本。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

5.模型并行策略中，所有類型的模型都適用于模型并行化。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：并非所有類型的模型都適用于模型并行化。某些模型結(jié)構(gòu)可能由于其固有特性而難以并行化。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）由于其序列依賴性，通常不適用于模型并行。參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)。

答案：正確

解析：在對(duì)抗性攻擊防御中，使用梯度正則化可以在訓(xùn)練過程中引入噪聲，這有助于提高模型的魯棒性，使其能夠抵御對(duì)抗樣本。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

答案：不正確

解析：在分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量不一定呈線性增長，因?yàn)榭梢酝ㄟ^優(yōu)化通信算法和硬件加速來降低通信開銷。參考《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)。

答案：不正確

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）實(shí)際上是通過在模型中添加較少的參數(shù)來實(shí)現(xiàn)微調(diào)，而不是增加更多的參數(shù)。這樣做可以顯著減少模型的計(jì)算量和內(nèi)存消耗。參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

答案：不正確

解析：在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，微調(diào)過程通常比預(yù)訓(xùn)練過程消耗更少的計(jì)算資源，因?yàn)轭A(yù)訓(xùn)練是在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行，而微調(diào)是在少量特定數(shù)據(jù)上進(jìn)行的。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略》2025版6.3節(jié)。

答案：正確

解析：使用梯度正則化可以有效地防御對(duì)抗樣本，因?yàn)樗梢栽谟?xùn)練過程中引入噪聲，從而提高模型的魯棒性。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.2節(jié)。

答案：不正確

解析：并非所有類型的模型都適用于模型并行化。某些模型結(jié)構(gòu)可能由于其固有特性而難以并行化。例如，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）由于其序列依賴性，通常不適用于模型并行。參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)計(jì)劃推出個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)需根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)進(jìn)度和成績等因素，為每位學(xué)生推薦合適的學(xué)習(xí)資源和課程?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)集包含數(shù)百萬條學(xué)生行為數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)內(nèi)容、考試成績等，但數(shù)據(jù)存在缺失和不一致性。

問題：從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和模型評(píng)估三個(gè)方面，設(shè)計(jì)該個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的實(shí)施方案。

參考答案：

問題定位：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)存在缺失和不一致性，需要清洗和標(biāo)準(zhǔn)化。

2.模型選擇：選擇合適的推薦算法，如基于內(nèi)容的推薦或協(xié)同過濾。

3.模型評(píng)估：評(píng)估推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

實(shí)施方案：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：

-數(shù)據(jù)清洗：刪除或填充缺失值，去除異常數(shù)據(jù)。

-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將不同量級(jí)的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

-特征工程：提取學(xué)生行為數(shù)據(jù)的特征，如學(xué)習(xí)時(shí)間分布、課程熱度等。

2.模型選擇：

-基于內(nèi)容的推薦：使用TF-IDF等方法提取文檔特征，基于關(guān)鍵詞相似度推薦課程。

-協(xié)同過濾：采用用戶基于物品的協(xié)同過濾，利用用戶的歷史行為數(shù)據(jù)推薦課程。

3.模型評(píng)估：

-準(zhǔn)確性評(píng)估：使用準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評(píng)估推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

-實(shí)用性評(píng)估：通過A/B測試或用戶調(diào)查評(píng)估推薦系統(tǒng)的實(shí)用性。

實(shí)施步驟：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：使用Python的Pandas和Scikit-learn庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和特征工程。

2.模型訓(xùn)練：使用Python的Scikit-learn庫實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的推薦或協(xié)同過濾模型。

3.模型評(píng)估：使用Python的Scikit-learn庫評(píng)估模型性能。

案例2.某金融風(fēng)控系統(tǒng)旨在檢測并預(yù)防欺詐行為。該系統(tǒng)需