机器学习笔试题精选（六）

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机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章，希望能够对大家有所帮助！

今天的笔试题主要涉及的知识点包括：降维、PCA、特征选择、随机森林、GBDT、集成学习等。

Q1. 我们想要训练一个 ML 模型，样本数量有 100 万个，特征维度是 5000，面对如此大数据，如何有效地训练模型（多选）？

A. 对训练集随机采样，在随机采样的数据上建立模型

B. 尝试使用在线机器学习算法

C. 使用 PCA 算法减少特征维度

答案：ABC

解析：本题考查的是如何解决样本数量和特征维度过大的问题。

在有限的内存下，如何处理高特征纬度的训练样本是一项非常艰巨的任务。下面这些方法可以用来解决这一问题。

• 我们可以随机抽样数据集，包括样本数量和特征数量。这意味着，我们可以创建一个更小的数据集，比如说，有 1000 个特征和 300000 个样本进行训练。
• 使用在线学习（online learning）算法
• 使用主成分分析算法（PCA）挑选有效的特征，去除冗余特征。

关于在线学习与离线学习，离线学习是我们最为常见的一种机器学习算法模式，使用全部数据参与训练。训练完成，整个模型就确定了；而在线学习一般每次使用一个数据或是小批量数据进行训练，每次训练都会优化模型，模型处于不断优化更改状态。

PCA(principal Component Analysis)，是一种使用最广泛的数据压缩算法。在PCA中，数据从原来的坐标系转换到新的坐标系，由数据本身决定。转换坐标系时，以方差最大的方向作为坐标轴方向，因为数据的最大方差给出了数据的最重要的信息。第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方法，第二个新坐标轴选择的是与第一个新坐标轴正交且方差次大的方向。重复该过程，重复次数为原始数据的特征维数。

什么是冗余特征呢？比如汽车数据中，里面既有以“千米/每小时”度量特征，也有“英里/小时”的特征，显然这两个特征有一个是多余的。

Q2. 我们希望减少数据集中的特征数量。你可以采取以下哪一个步骤来减少特征（多选）？

A. 使用正向选择法（Forward Selection）

B. 使用反向消除法（Backward Elimination）

C. 逐步选择消除法（Stepwise）

D. 计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一

答案：ABCD

解析：本题考查的是机器学习模型中特征选择问题。

正向选择（Forward Selection）是首先选择一个特征，每个特征都试一遍，选择对模型准确率提升最高的那个特征；然后再在这个特征基础上添加另外一个特征，方法类似，直到模型准确率不再提示为止。

反向消除（Backward Elimination）是首先包含了所有的特征，然后尝试删除每个特征，最终删掉对模型准确率提升最高的一个特征（因为删除这个特征，模型准确率反而增加了，说明是无用特征）。如此类推，直到删除特征并不能提升模型为止。

相对于 Forward Selection，Backward Elimination 的优点在于其允许一些低贡献值的特征能够进到模型中去(有时候低贡献值的特征能在组合中有更大的贡献值，而 Forward Selection 忽略了这种组合的可能性)，因此Backward Elimination能够避免受一两个占主导地位的特征的干扰。

另外还有一种特征选择方法是 Stepwise，该方法结合上述两者的方法，新加入一个特征之后，再尝试删去一个特征，直至达到某个预设的标准。这种方法的缺点是，预设的标准不好定，而且容易陷入到过拟合当中。

除此之外，也可以使用基于相关性的特征选择，可以去除多重线性特征。例如上一题中“千米/每小时”和“英里/小时”是相关性很大的特征，可删其一。

Q3. 下面关于 Random Forest 和 Gradient Boosting Trees 说法正确的是？

A. Random Forest 的中间树不是相互独立的，而 Gradient Boosting Trees 的中间树是相互独立的

B. 两者都使用随机特征子集来创建中间树

C. 在 Gradient Boosting Trees 中可以生成并行树，因为它们是相互独立的

D. 无论任何数据，Gradient Boosting Trees 总是优于 Random Forest

答案：B

解析：本题考查的是随机森林和梯度提升树（GBDT）的基本概率和区别。

Random Forest 是基于 Bagging 的，而 Gradient Boosting Trees 是基于 Boosting 的。Bagging 和 Boosting 的区别在于：

1）样本选择上：

Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。

Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。

2）样例权重：

Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。

Boosting：根据错误率不断调整样例的权值，错误率越大则权重越大。

3）预测函数：

Bagging：所有预测函数的权重相等。

Boosting：每个弱分类器都有相应的权重，对于分类误差小的分类器会有更大的权重。

4）并行计算：

Bagging：各个预测函数可以并行生成。

Boosting：各个预测函数只能顺序生成，因为后一个模型参数需要前一轮模型的结果。

因此，Gradient Boosting Trees 的中间树不是相互独立的，因为前一棵树的结果影响下一棵树。Random Forest 的中间树相互独立，因此可以并行生成这些树。

在这两种算法中，我们使用随机特征集来生成中间树。

Gradient Boosting Trees 并不总比 Random Forest 好，依赖于数据。

Q4. “对于 PCA 处理后的特征，其朴素贝叶斯特征相互独立的假设一定成立，因为所有主成分都是正交的，所以不相关”。这句话是否正确？

A. True

B. False

答案：B

解析：本题考查的是 PCA 和 朴素贝叶斯的基本概率和区别。

这句话有两处错误：一是 PCA 转换之后的特征不一定不相关；二是不相关并不等价于相互独立。

正交和不相关没有必然关系，只有当一个随机变量的统计平均等于零时，正交和不相关等价。

独立则必定不相关，而不相关却不一定互相独立，只有是高斯时独立和不相关才等价。

Q5. 下列关于 PCA 说法正确的是（多选）？

A. 在使用 PCA 之前，我们必须标准化数据

B. 应该选择具有最大方差的主成分

C. 应该选择具有最小方差的主成分

D. 可以使用 PCA 在低维空间中可视化数据

答案：ABD

解析：本题考查的是主成分分析（PCA）的基本概念和推导原理。

PCA 对数据中变量的尺度非常敏感，因此我们需要对各个变量进行标准化。方法是减去各自变量的均值，除以标准差。

X−μσX−μσ

\frac{X-\mu}{\sigma}

举个例子，假如某个变量单位从 km 改成 cm，大大增加了其方差，那么该变量可能就成为了主成分。这是我们不希望看大的。

B 是正确的，因为我们总是选择方差最大的主成分。可以这么来理解，方差越大，说明在该特征上分布越广泛，说明该特征月有用，影响越大。

PCA 有时在较低维度上绘制数据是非常有用。例如我们可以提取前 2 个主要组成部分，然后在二维平面上使用散点图可视化数据。

Q6. 下图中，主成分的最佳数目是多少？

A. 10

B. 20

C. 30

D. 无法确定

答案：C

解析：本题考查的是 PCA 的基本概念。

显然，当主成分数目为 30 的时候，积累的方差比例最大。

Q7. 数据科学家经常使用多个算法进行预测，并将多个机器学习算法的输出（称为“集成学习”）结合起来，以获得比所有个体模型都更好的更健壮的输出。则下列说法正确的是？

A. 基本模型之间相关性高

B. 基本模型之间相关性低

C. 集成方法中，使用加权平均代替投票方法

D. 基本模型都来自于同一算法

答案：B

解析：本题考查的是集成学习的基本原理。

集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务。

举个例子来说明，假如你有 T 个朋友，每个朋友向你预测推荐明天某支股票会涨还是会跌，那么你该选择哪个朋友的建议呢？第一种方法是从 T 个朋友中选择一个最受信任，对股票预测能力最强的人，直接听从他的建议就好。这是一种普遍的做法，对应的就是 validation 的思想，即选择犯错误最小的模型。第二种方法，如果每个朋友在股票预测方面都是比较厉害的，都有各自的专长，那么就同时考虑 T 个朋友的建议，将所有结果做个投票，一人一票，最终决定出对该支股票的预测。这种方法对应的是 uniformly 思想。第三种方法，如果每个朋友水平不一，有的比较厉害，投票比重应该更大一些，有的比较差，投票比重应该更小一些。那么，仍然对 T 个朋友进行投票，只是每个人的投票权重不同。这种方法对应的是 non-uniformly 的思想。第四种方法与第三种方法类似，但是权重不是固定的，根据不同的条件，给予不同的权重。比如如果是传统行业的股票，那么给这方面比较厉害的朋友较高的投票权重，如果是服务行业，那么就给这方面比较厉害的朋友较高的投票权重。以上所述的这四种方法都是将不同人不同意见融合起来的方式，这就是集成思想，即把多个基本模型结合起来，得到更好的预测效果。

通常来说，基本模型之间的相关性越低越好，因为每个模型有各自的特长，集成起来才更加强大。

Q8. 如何在监督式学习中使用聚类算法（多选）？

A. 首先，可以创建聚类，然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法

B. 在应用监督式学习算法之前，可以将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征

C. 在应用监督式学习之前，不能创建聚类

D. 在应用监督式学习算法之前，不能将其类别 ID 作为特征空间中的一个额外的特征

答案：AB

解析：本题考查的是聚类算法与监督式学习。

我们可以为不同的集群构建独立的机器学习模型，并且可以提高预测精度。将每个类别的 ID 作为特征空间中的一个额外的特征可能会提高的精度结果。

Q9. 下面哪句话是正确的？

A. 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好

B. 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差

C. 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差

D. 以上说法都不对

答案：C

解析：本题考查的是机器学习模型的评判指标。

机器学习模型的精准度（Precision）越高，模型性能不一定越好，还要看模型的召回率（Recall），特别是在正负样本分布不均的情况下。一般使用 F1 score 评判标准。

F1=2⋅P⋅RP+RF1=2⋅P⋅RP+R

F1=2\cdot\frac{P\cdot R}{P+R}

增加模型复杂度，通常可能造成过拟合。过拟合的表现是训练样本误差减小，而测试样本误差增大。

Q10. 关于 GBDT 算法，下列说法正确的是（多选）？

A. 增加用于分割的最小样本数量，有助于避免过拟合

B. 增加用于分割的最小样本数量，容易造成过拟合

C. 减小每个基本树的样本比例，有助于减小方差

D. 减小每个基本树的样本比例，有助于减小偏差

答案：AC

解析：本题考查的是 GBDT 的基本概念。

节点中用于分割所需的最小样本数用来控制过拟合。过高的值可能导致欠拟合，因此，它应该使用交叉验证进行调整。

每个基本树选择的样本比例是通过随机抽样来完成的。小于1的值能够减小方差使模型具有鲁棒性。典型值 0.8 通常工作良好，但可以进一步精细调整。

GBDT 通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。对弱分类器的要求一般是足够简单，并且是低方差和高偏差的，因为训练的过程是通过降低偏差来不断提高最终分类器的精度。

参考文献：

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/11/solution-for-skilltest-machine-learning-revealed/