前言

你是否怀揣着对机器学习的热情，渴望在这个领域开启一段充满挑战与机遇的职业旅程，却又因即将到来的面试而感到焦虑不安？你是否担心自己缺乏相关经验，在面试中面对数据相关概念的问题时不知所措，从而与心仪的岗位失之交臂？别担心，你不是一个人在战斗。很多初学者在面对机器学习面试时，都会遇到类似的困扰。

为了帮助你在面试中脱颖而出，我们精心整理了这份基于数据相关概念的机器学习面试题及答案。无论你是刚刚踏入机器学习领域的新手，还是正在为面试做最后冲刺的求职者，这份资料都将成为你备考路上的得力助手。

现在，就让我们一起开启这段学习之旅，为你的面试成功助力吧！

一、训练集、测试集和验证集相关

1. 假如你要教一个小朋友识别苹果和橙子，你会怎么把一堆水果分成三部分，分别对应训练集、测试集和验证集呢？简单说说每部分的作用。


答案：我们可以把这堆水果大部分拿出来，比如70%，这部分就是训练集。就像老师上课给小朋友讲苹果和橙子长什么样，用这70%的水果让小朋友反复看、摸、闻，学习怎么区分它们。然后拿出20%的水果作为测试集，这就好比老师上完课之后进行的考试，看看小朋友是不是真的学会了区分苹果和橙子。最后剩下的10%就是验证集，就像老师在考试之后，再找一些类似的题目，看看小朋友是不是真的掌握了知识，能不能灵活运用，同时也可以调整一下教学方法，让小朋友学得更好。

2. 打个比方，我们要训练一个机器人来判断天气是晴天还是雨天。现在有一年的天气数据，怎么划分训练集、测试集和验证集比较合理呢？并且解释一下为什么要这样分。


答案：我们可以把一年的天气数据按照时间顺序排列，然后拿出前面大部分的数据，比如70%作为训练集。这就像是我们先给机器人“上课”，让它从这些数据里学习晴天和雨天的特点，比如晴天可能云少、阳光强，雨天可能云多、有降水等。接着拿出20%的数据作为测试集，这就像是给机器人“考试”，看看它学了这么多知识之后，能不能准确判断天气。最后10%的数据作为验证集，就像我们在考试之后，看看机器人有没有什么地方还没学好，需不需要调整一下学习方法，让它以后判断得更准确。这样划分是为了让机器人既能学到足够的知识，又能在没学过的数据上进行测试和验证，保证它真的学会了判断天气。

3. 想象一下你在训练一只小狗学会捡球。你手里有很多次扔球和小狗反应的记录，这些记录怎么分成训练集、测试集和验证集，让小狗能更好地学会捡球呢？


答案：我们把大部分的记录，比如70%当作训练集。这就好比我们一遍又一遍地教小狗捡球，让它从这些训练里知道怎么去追球、怎么把球叼回来。然后拿出20%的记录作为测试集，这就像是我们偶尔看看小狗是不是真的学会了，在这些没训练过的情况下，它能不能顺利地把球捡回来。最后10%的记录就是验证集，就像我们观察小狗在不同情况下的表现，看看它有没有什么小毛病，比如有时候会分心不捡球，我们就可以根据这些情况调整训练方法，让小狗变得更厉害，每次都能准确地把球捡回来。

二、特征和标签相关

1. 我们要预测一个人会不会喜欢一部电影，你觉得哪些信息可以作为特征，什么是对应的标签呢？就像我们判断一个水果是苹果还是橙子，颜色、大小等是特征，苹果或橙子就是标签。


答案：可以作为特征的信息有很多哦。比如这个人平时喜欢的电影类型，是喜欢动作片、喜剧片还是科幻片；这个人的年龄，不同年龄的人可能对电影的喜好不一样；还有这个人的性别，男生和女生喜欢的电影可能也有差别。而对应的标签就是这个人会不会喜欢这部电影，喜欢就是“会”，不喜欢就是“不会”，这就像水果是苹果还是橙子一样，是我们要预测的结果。

2. 假如要预测一辆汽车的价格，你能说出几个可能的特征和对应的标签吗？可以把汽车想象成一个有很多特点的东西，价格就是我们要预测的目标。


答案：可能的特征有汽车的品牌，不同品牌的汽车价格可能相差很大；汽车的型号，同一品牌不同型号价格也不一样；汽车的使用年限，越新的车可能价格越高；汽车的行驶里程，行驶里程少的车可能更值钱。对应的标签就是汽车的价格，这就是我们要通过这些特征来预测的目标，就像我们根据水果的特征来判断它是苹果还是橙子一样。

3. 在判断一朵花是玫瑰还是郁金香的问题中，你能找出一些特征和标签吗？用生活中能理解的方式来说明。


答案：特征可以有花的颜色，玫瑰可能有红色、粉色等，郁金香也有很多颜色；花的形状，玫瑰的花瓣比较紧凑，郁金香的花瓣相对更舒展；花的茎的长度和粗细，玫瑰的茎可能细一些，郁金香的茎可能粗一些。标签就是这朵花是玫瑰还是郁金香，这是我们要判断的结果，就像我们根据人的一些特征来判断他是男生还是女生一样。

三、综合理解

1. 现在要做一个预测学生考试成绩的模型。请你说说怎么准备训练集、测试集和验证集，以及会用到哪些特征和标签。可以把这个过程想象成你在教一个新手老师如何了解学生和预测成绩。


答案：首先准备数据集，我们可以把学生之前很多次考试的成绩记录收集起来。然后把大部分数据，比如70%作为训练集。这就好比新手老师先通过这些数据了解学生平时的学习情况，知道每个学生的优势和不足。接着拿出20%的数据作为测试集，就像老师在学期中进行一次小考试，看看自己对学生的了解准不准，能不能预测出学生的成绩。最后10%的数据作为验证集，就像老师在学期末再看看自己的预测方法有没有问题，需不需要调整。

可能用到的特征有学生平时的作业完成情况，作业完成得好可能考试成绩也不错；学生上课的表现，比如是否积极回答问题；学生参加课外辅导的情况，参加辅导可能会提高成绩。对应的标签就是学生的考试成绩，这是我们要预测的目标，就像老师要通过了解学生的各种情况来预测学生在考试中的表现一样。

2. 假设你要训练一个模型来判断一件衣服是男装还是女装。描述一下如何划分数据集，以及有哪些特征和标签。


答案：我们先把收集到的所有衣服的信息整理好。然后把大部分，比如70%的衣服信息作为训练集。这就好比我们先让模型学习男装和女装的特点，让它知道什么样的衣服是男装，什么样的衣服是女装。接着拿出20%的衣服信息作为测试集，就像我们让模型去判断一些新的衣服，看看它是不是真的学会了区分男装和女装。最后10%的衣服信息作为验证集，就像我们检查模型的判断方法有没有问题，需不需要改进。

可能的特征有衣服的款式，比如是衬衫、裙子还是裤子；衣服的颜色，有些颜色可能更偏向男装，有些颜色更偏向女装；衣服的尺码，男装和女装的尺码通常有区别。对应的标签就是这件衣服是男装还是女装，这是我们要让模型判断的结果，就像我们根据人的外貌特征来判断他是男生还是女生一样。

3. 我们要做一个预测明天是否会下雨的模型。请说明怎么处理数据，包括划分训练集、测试集、验证集，以及确定特征和标签。可以用生活中容易理解的例子来辅助说明。


答案：我们先收集很多天的天气数据，比如过去一年的天气情况。然后把70%的数据作为训练集，这就好比我们先学习过去这么多天里，下雨和不下雨的时候都有什么特点，比如气压、湿度、云层等情况。接着拿出20%的数据作为测试集，就像我们用这些没学过的天气数据来考考自己，看看能不能准确判断出当天有没有下雨。最后10%的数据作为验证集，就像我们检查自己的判断方法对不对，需不需要调整。

可能的特征有当天的气压，气压低可能容易下雨；当天的湿度，湿度大也可能下雨；天空中云的类型和数量，乌云多可能下雨。对应的标签就是明天是否会下雨，这是我们要预测的结果，就像我们根据天空的样子来猜测会不会下雨一样。

结尾

相信通过阅读这份资料，你将对机器学习的数据相关概念有更深入的理解，在面试中更加自信从容地应对各种问题。