湖南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)高頻題(考點(diǎn))一、單選題（共10題，每題2分）1.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，用于衡量模型對未見過數(shù)據(jù)的預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是？A.訓(xùn)練誤差B.測試誤差C.過擬合誤差D.概率誤差2.以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.主成分分析（PCA）C.支持向量機(jī)（SVM）D.層級聚類3.在藥物發(fā)現(xiàn)中，用于預(yù)測分子與靶點(diǎn)結(jié)合親和力的模型通常屬于？A.分類模型B.回歸模型C.聚類模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型4.以下哪種技術(shù)常用于處理生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)中的缺失值？A.插值法B.熱編碼C.標(biāo)準(zhǔn)化D.特征選擇5.在藥物再定位過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的主要作用是？A.發(fā)現(xiàn)新靶點(diǎn)B.預(yù)測藥物副作用C.優(yōu)化藥物結(jié)構(gòu)D.降低研發(fā)成本6.用于評估模型泛化能力的交叉驗(yàn)證方法中，k折交叉驗(yàn)證的k值通常取？A.2B.5C.10D.207.在藥物篩選中，基于深度學(xué)習(xí)的模型常用于？A.預(yù)測藥物代謝穩(wěn)定性B.識別潛在毒性分子C.優(yōu)化藥物生產(chǎn)流程D.分析藥物作用機(jī)制8.以下哪種模型適用于處理生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)中的高維稀疏矩陣？A.決策樹B.線性回歸C.邏輯回歸D.嶺回歸9.在藥物設(shè)計(jì)中，用于優(yōu)化分子結(jié)構(gòu)的算法常包括？A.遺傳算法B.貝葉斯優(yōu)化C.粒子群優(yōu)化D.以上都是10.用于衡量分類模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)中，召回率指的是？A.真陽性率B.假陽性率C.精確率D.特異性二、多選題（共5題，每題3分）1.以下哪些技術(shù)可用于生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)的特征工程？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.缺失值填充C.特征選擇D.特征編碼E.模型集成2.在藥物發(fā)現(xiàn)中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可用于？A.預(yù)測藥物靶點(diǎn)結(jié)合親和力B.優(yōu)化藥物分子結(jié)構(gòu)C.預(yù)測藥物臨床試驗(yàn)成功率D.識別潛在藥物相互作用E.分析藥物代謝路徑3.以下哪些算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.層級聚類C.支持向量機(jī)D.主成分分析E.邏輯回歸4.在藥物再定位過程中，用于評估模型性能的指標(biāo)包括？A.AUCB.F1分?jǐn)?shù)C.ROC曲線D.MSEE.R25.在藥物設(shè)計(jì)中，用于優(yōu)化分子結(jié)構(gòu)的算法包括？A.遺傳算法B.貝葉斯優(yōu)化C.粒子群優(yōu)化D.模擬退火算法E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三、判斷題（共10題，每題1分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)中的應(yīng)用可以完全替代傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法。（×）2.在藥物發(fā)現(xiàn)中，高斯過程回歸（GPR）常用于預(yù)測分子活性。（√）3.特征選擇可以減少模型的過擬合風(fēng)險。（√）4.深度學(xué)習(xí)模型在藥物設(shè)計(jì)中主要用于生成新分子結(jié)構(gòu)。（√）5.交叉驗(yàn)證可以有效評估模型的泛化能力。（√）6.在藥物再定位中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測藥物的潛在新適應(yīng)癥。（√）7.支持向量機(jī)（SVM）適用于處理高維生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)。（√）8.遺傳算法在藥物設(shè)計(jì)中主要用于優(yōu)化分子結(jié)構(gòu)。（√）9.貝葉斯優(yōu)化常用于加速藥物篩選過程。（√）10.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)。（×）四、簡答題（共5題，每題4分）1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用場景。2.解釋缺失值處理在生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)中的重要性。3.描述交叉驗(yàn)證在模型評估中的作用。4.說明特征工程在藥物設(shè)計(jì)中的意義。5.比較深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)中的優(yōu)缺點(diǎn)。五、論述題（共2題，每題8分）1.結(jié)合湖南生物醫(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)中的實(shí)際應(yīng)用價值。2.分析機(jī)器學(xué)習(xí)模型在藥物再定位中的挑戰(zhàn)與解決方案。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：測試誤差衡量模型對未見過數(shù)據(jù)的預(yù)測準(zhǔn)確性，是評估泛化能力的關(guān)鍵指標(biāo)。2.C解析：支持向量機(jī)（SVM）屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，用于分類和回歸任務(wù)。3.B解析：預(yù)測分子結(jié)合親和力屬于回歸問題，需要輸出連續(xù)值。4.A解析：插值法（如均值、中位數(shù)填充）常用于處理生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)中的缺失值。5.B解析：藥物再定位的核心是預(yù)測藥物副作用或新適應(yīng)癥。6.B解析：k折交叉驗(yàn)證的k值通常取5或10，以平衡計(jì)算效率和穩(wěn)定性。7.B解析：深度學(xué)習(xí)模型擅長處理高維復(fù)雜數(shù)據(jù)，可用于毒性預(yù)測。8.D解析：嶺回歸適用于高維稀疏數(shù)據(jù)，通過正則化避免過擬合。9.D解析：遺傳算法、貝葉斯優(yōu)化、粒子群優(yōu)化均可用于分子結(jié)構(gòu)優(yōu)化。10.A解析：召回率（真陽性率）衡量模型正確識別正例的能力。二、多選題答案與解析1.A,B,C,D解析：特征工程包括標(biāo)準(zhǔn)化、缺失值填充、特征選擇和編碼，特征編碼（如獨(dú)熱編碼）也屬于該范疇。2.A,B,D,E解析：機(jī)器學(xué)習(xí)可用于預(yù)測結(jié)合親和力、優(yōu)化結(jié)構(gòu)、識別相互作用、分析代謝路徑，但臨床試驗(yàn)成功率預(yù)測較難。3.A,B,D解析：K-means、層級聚類、PCA屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，SVM和邏輯回歸屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)。4.A,B,C解析：AUC、F1分?jǐn)?shù)、ROC曲線用于評估分類模型性能，MSE和R2用于回歸模型。5.A,B,C,D解析：遺傳算法、貝葉斯優(yōu)化、粒子群優(yōu)化、模擬退火算法均可用于分子結(jié)構(gòu)優(yōu)化。三、判斷題答案與解析1.×解析：機(jī)器學(xué)習(xí)可輔助實(shí)驗(yàn)，但不能完全替代。2.√解析：GPR適用于小樣本回歸問題，常用于分子活性預(yù)測。3.√解析：特征選擇可減少冗余，降低過擬合風(fēng)險。4.√解析：深度學(xué)習(xí)可生成新分子結(jié)構(gòu)，如基于VAE的藥物設(shè)計(jì)。5.√解析：交叉驗(yàn)證通過多次訓(xùn)練評估泛化能力。6.√解析：機(jī)器學(xué)習(xí)可預(yù)測藥物新適應(yīng)癥，如再定位。7.√解析：SVM適用于高維稀疏數(shù)據(jù)，如蛋白質(zhì)組學(xué)。8.√解析：遺傳算法通過模擬進(jìn)化優(yōu)化分子結(jié)構(gòu)。9.√解析：貝葉斯優(yōu)化可高效搜索最優(yōu)參數(shù)，加速篩選。10.×解析：半監(jiān)督學(xué)習(xí)或遷移學(xué)習(xí)可用于數(shù)據(jù)不足場景。四、簡答題答案與解析1.機(jī)器學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用場景-預(yù)測分子活性（如結(jié)合親和力、毒性）-優(yōu)化藥物分子結(jié)構(gòu)（如ADMET性質(zhì)預(yù)測）-識別潛在藥物靶點(diǎn)-藥物再定位（已上市藥物新適應(yīng)癥發(fā)現(xiàn)）-臨床試驗(yàn)預(yù)測（如成功率、不良反應(yīng)）2.缺失值處理的重要性-生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)常因?qū)嶒?yàn)限制存在缺失值，影響模型準(zhǔn)確性-不處理會導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差或模型失效-常用方法包括插值、刪除或模型預(yù)測填充3.交叉驗(yàn)證的作用-避免過擬合，評估模型泛化能力-通過多次拆分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練，減少單一訓(xùn)練集依賴-常用k折交叉驗(yàn)證（如k=5）4.特征工程的意義-提高模型性能，減少冗余特征-將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解釋的輸入-如基因表達(dá)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、藥物分子指紋提取5.深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn)-深度學(xué)習(xí)：自動特征提取，處理高維數(shù)據(jù)能力強(qiáng)，但需大量數(shù)據(jù)、計(jì)算資源-傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)：可解釋性較好，數(shù)據(jù)量小也能建模，但需人工特征工程五、論述題答案與解析1.機(jī)器學(xué)習(xí)在湖南生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用價值-湖南生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)（如長沙、衡陽藥企）可利用機(jī)器學(xué)習(xí)加速新藥研發(fā)-通過預(yù)測分子活性、優(yōu)化結(jié)構(gòu)，降低研發(fā)成本（如中成藥成分分析）-結(jié)合湖南特色（如中藥材數(shù)據(jù)），開發(fā)個性化藥物-政策支持下，機(jī)器學(xué)習(xí)可