甘肅2025自考[生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)科學(xué)]機(jī)器學(xué)習(xí)與藥物發(fā)現(xiàn)易錯(cuò)題專練一、單選題（每題2分，共20題）1.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，用于衡量模型泛化能力的是（）。A.訓(xùn)練集誤差B.測(cè)試集誤差C.過(guò)擬合誤差D.模型復(fù)雜度2.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.線性回歸B.決策樹(shù)C.K-means聚類D.邏輯回歸3.在藥物發(fā)現(xiàn)中，用于預(yù)測(cè)分子活性的模型通常屬于（）。A.分類模型B.回歸模型C.聚類模型D.關(guān)聯(lián)模型4.以下哪個(gè)指標(biāo)最適合評(píng)估分類模型的性能？（）A.均方誤差（MSE）B.召回率（Recall）C.決策樹(shù)深度D.超參數(shù)數(shù)量5.在特征工程中，將多個(gè)特征組合成一個(gè)新的特征的方法是（）。A.特征縮放B.特征編碼C.特征交互D.特征選擇6.以下哪種方法不屬于降維技術(shù)？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.嶺回歸D.因子分析7.在藥物篩選中，用于評(píng)估候選化合物與靶點(diǎn)結(jié)合親和力的模型是（）。A.邏輯回歸模型B.支持向量機(jī)（SVM）C.分子對(duì)接算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型8.以下哪種算法適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)？（）A.決策樹(shù)B.線性回歸C.嶺回歸D.K-means聚類9.在模型調(diào)優(yōu)中，用于平衡假陽(yáng)性和假陰性的指標(biāo)是（）。A.F1分?jǐn)?shù)B.AUC值C.平均絕對(duì)誤差（MAE）D.決策樹(shù)深度10.在藥物研發(fā)中，用于預(yù)測(cè)藥物代謝穩(wěn)定性的模型通常屬于（）。A.分類模型B.回歸模型C.聚類模型D.關(guān)聯(lián)模型二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些屬于常見(jiàn)的特征工程方法？（）A.特征縮放B.特征編碼C.特征選擇D.特征交互2.在藥物發(fā)現(xiàn)中，常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型包括（）。A.線性回歸B.支持向量機(jī)（SVM）C.決策樹(shù)D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.以下哪些指標(biāo)可以用于評(píng)估分類模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1分?jǐn)?shù)D.均方誤差（MSE）4.在高維數(shù)據(jù)處理中，常用的降維技術(shù)包括（）。A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.嶺回歸D.因子分析5.在藥物篩選中，常用的分子描述符包括（）。A.分子指紋B.2D指紋C.3D構(gòu)象D.藥物相似度6.以下哪些屬于常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法？（）A.網(wǎng)格搜索B.隨機(jī)搜索C.貝葉斯優(yōu)化D.交叉驗(yàn)證7.在模型評(píng)估中，常用的交叉驗(yàn)證方法包括（）。A.留一法交叉驗(yàn)證B.K折交叉驗(yàn)證C.組交叉驗(yàn)證D.迭代交叉驗(yàn)證8.在藥物發(fā)現(xiàn)中，常用的特征選擇方法包括（）。A.LASSO回歸B.嶺回歸C.遞歸特征消除（RFE）D.單變量特征選擇9.以下哪些屬于常見(jiàn)的模型集成方法？（）A.隨機(jī)森林B.提升樹(shù)（GradientBoosting）C.?baggingD.簡(jiǎn)單線性回歸10.在藥物研發(fā)中，常用的模型評(píng)估指標(biāo)包括（）。A.AUC值B.F1分?jǐn)?shù)C.平均絕對(duì)誤差（MAE）D.決策樹(shù)深度三、判斷題（每題2分，共10題）1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的所有參數(shù)都必須通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。（）2.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的一步。（）3.K-means聚類是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。（）4.支持向量機(jī)（SVM）適用于處理線性不可分問(wèn)題。（）5.決策樹(shù)模型的優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)。（）6.在藥物發(fā)現(xiàn)中，分子指紋是常用的特征描述符。（）7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)結(jié)合親和力。（）8.交叉驗(yàn)證可以避免過(guò)擬合問(wèn)題。（）9.藥物篩選的目的是快速篩選出有潛力的候選化合物。（）10.機(jī)器學(xué)習(xí)模型的所有超參數(shù)都必須在訓(xùn)練前確定。（）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共4題）1.簡(jiǎn)述特征工程在藥物發(fā)現(xiàn)中的作用。2.解釋什么是過(guò)擬合，并提出解決過(guò)擬合的方法。3.簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)模型在藥物篩選中的應(yīng)用。4.比較支持向量機(jī)（SVM）和決策樹(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的優(yōu)缺點(diǎn)。五、論述題（每題10分，共2題）1.結(jié)合甘肅生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用前景。2.闡述如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型提高藥物研發(fā)的效率，并分析可能面臨的挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.B解析：測(cè)試集誤差用于衡量模型的泛化能力，而訓(xùn)練集誤差僅反映模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。2.C解析：K-means聚類屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，其余選項(xiàng)均屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。3.B解析：預(yù)測(cè)分子活性屬于連續(xù)值預(yù)測(cè)，因此屬于回歸模型。4.B解析：召回率用于衡量模型對(duì)正樣本的識(shí)別能力，適用于評(píng)估分類模型的性能。5.C解析：特征交互是指將多個(gè)特征組合成新的特征，其余選項(xiàng)均不屬于此方法。6.C解析：嶺回歸是一種正則化方法，不屬于降維技術(shù)。7.C解析：分子對(duì)接算法用于評(píng)估候選化合物與靶點(diǎn)結(jié)合親和力，其余選項(xiàng)均不屬于此方法。8.C解析：嶺回歸適用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)，其余選項(xiàng)均不適用于此場(chǎng)景。9.A解析：F1分?jǐn)?shù)用于平衡假陽(yáng)性和假陰性，適用于分類模型的性能評(píng)估。10.B解析：預(yù)測(cè)藥物代謝穩(wěn)定性屬于連續(xù)值預(yù)測(cè)，因此屬于回歸模型。二、多選題1.A、B、C、D解析：特征工程包括特征縮放、特征編碼、特征選擇和特征交互等方法。2.A、B、C、D解析：線性回歸、SVM、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均屬于常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。3.A、B、C解析：準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)是常用的分類模型評(píng)估指標(biāo)，均方誤差用于回歸模型。4.A、B、D解析：主成分分析、線性判別分析和因子分析屬于降維技術(shù)，嶺回歸是正則化方法。5.A、B、C、D解析：分子指紋、2D指紋、3D構(gòu)象和藥物相似度均屬于常用的分子描述符。6.A、B、C解析：網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和貝葉斯優(yōu)化是常用的超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，交叉驗(yàn)證是模型評(píng)估方法。7.A、B、C解析：留一法交叉驗(yàn)證、K折交叉驗(yàn)證和組交叉驗(yàn)證是常用的交叉驗(yàn)證方法，迭代交叉驗(yàn)證不屬于標(biāo)準(zhǔn)方法。8.A、C、D解析：LASSO回歸、遞歸特征消除和單變量特征選擇是常用的特征選擇方法，嶺回歸是正則化方法。9.A、B、C解析：隨機(jī)森林、提升樹(shù)和bagging是常用的模型集成方法，簡(jiǎn)單線性回歸不屬于集成方法。10.A、B、C解析：AUC值、F1分?jǐn)?shù)和平均絕對(duì)誤差是常用的模型評(píng)估指標(biāo)，決策樹(shù)深度是模型結(jié)構(gòu)參數(shù)。三、判斷題1.×解析：部分參數(shù)可以通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)或正則化方法確定，不一定需要通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)估計(jì)。2.√解析：特征工程對(duì)模型性能有顯著影響，是機(jī)器學(xué)習(xí)中最關(guān)鍵的一步。3.√解析：K-means聚類是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類。4.√解析：SVM可以通過(guò)核函數(shù)處理線性不可分問(wèn)題。5.√解析：決策樹(shù)模型的可解釋性強(qiáng)，便于理解模型決策過(guò)程。6.√解析：分子指紋是常用的分子描述符，可用于藥物篩選。7.√解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以用于預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)結(jié)合親和力。8.×解析：交叉驗(yàn)證可以減少模型選擇偏差，但不能完全避免過(guò)擬合問(wèn)題。9.√解析：藥物篩選的目的是快速篩選出有潛力的候選化合物。10.×解析：超參數(shù)可以在訓(xùn)練過(guò)程中通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法調(diào)整，不一定在訓(xùn)練前確定。四、簡(jiǎn)答題1.特征工程在藥物發(fā)現(xiàn)中的作用特征工程通過(guò)提取、轉(zhuǎn)換和選擇特征，提高模型的預(yù)測(cè)性能。在藥物發(fā)現(xiàn)中，特征工程可以幫助識(shí)別與藥物活性相關(guān)的關(guān)鍵分子結(jié)構(gòu)特征，從而提高模型準(zhǔn)確性和效率。例如，分子指紋、2D/3D構(gòu)象等特征可以用于預(yù)測(cè)藥物靶點(diǎn)結(jié)合親和力。2.過(guò)擬合及其解決方法過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差的現(xiàn)象。解決方法包括：-減少模型復(fù)雜度（如簡(jiǎn)化決策樹(shù)深度）；-使用正則化方法（如LASSO、嶺回歸）；-增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量；-使用交叉驗(yàn)證選擇最優(yōu)模型。3.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在藥物篩選中的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以用于預(yù)測(cè)候選化合物的活性，從而加速藥物篩選過(guò)程。例如，通過(guò)訓(xùn)練支持向量機(jī)（SVM）或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以預(yù)測(cè)分子與靶點(diǎn)的結(jié)合親和力，篩選出有潛力的候選化合物。4.SVM與決策樹(shù)在藥物發(fā)現(xiàn)中的優(yōu)缺點(diǎn)-SVM：優(yōu)點(diǎn)是適用于高維數(shù)據(jù)，魯棒性強(qiáng)；缺點(diǎn)是調(diào)參復(fù)雜，可解釋性差。-決策樹(shù)：優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)，易于理解；缺點(diǎn)是容易過(guò)擬合，泛化能力較差。五、論述題1.結(jié)合甘肅生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用前景甘肅生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)以中藥研發(fā)和生物制藥為主，機(jī)器學(xué)習(xí)可以結(jié)合中藥成分分析和生物活性預(yù)測(cè)，提高藥物研發(fā)效率。例如，通過(guò)分子指紋和深度學(xué)習(xí)模型，可以快速篩選中藥復(fù)方中的活性成分，加速新藥研發(fā)。此外，甘肅擁有豐富的藥用植物資源，機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助識(shí)別潛在藥物靶點(diǎn)，推動(dòng)地方特色醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2.闡述如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型提高藥物研發(fā)的效率，并分析可能面臨的挑戰(zhàn)