初中信息技术泰山版(2024)八年级下册(2024）技术实验1 探秘智能预测是如何产生的课后练习题

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智能预测的核心是让机器通过学习______，总结规律并对未知情况做出判断。
机器学习中，用于训练模型的数据被称为______，用于检验模型效果的数据被称为______。
智能预测的基本流程依次为：明确预测目标、______、数据预处理、______、模型评估与应用。
标签是指数据中与预测结果对应的______，是模型学习的“标准答案”。
常见的智能预测应用有______、______、天气预测等。
单项选择题
下列关于智能预测的说法，错误的是（ ）
智能预测依赖数据和算法
模型训练需要大量优质数据
预测结果一定完全准确
生活中很多APP都用到了智能预测
机器学习模型训练的主要目的是（ ）
存储更多数据
总结数据中的规律
提高计算机运行速度
美化数据展示效果
下列属于智能预测应用的是（ ）
用Wrd编辑文档
导航软件推荐最优路线
用播放器播放视频
用画图软件绘画
数据预处理在智能预测中的作用是（ ）
增加数据数量
去除数据中的错误、缺失等问题
让数据更美观
加密数据防止泄露
划分训练集和测试集的主要目的是（ ）
方便数据存储
提高数据传输速度
训练模型并检验模型泛化能力
分类不同类型的数据
判断题
智能预测不需要数据，只需要算法就能实现。（ ）
训练集数据越多、质量越好，模型预测效果通常越好。（ ）
智能预测的模型一旦训练完成，就不需要再优化了。（ ）
电商平台推荐商品，本质是一种智能预测应用。（ ）
数据预处理只需要处理缺失数据，不需要处理重复数据。（ ）
简答题
简述智能预测产生的基本过程。
举例说明生活中一个智能预测应用，并分析其数据、标签和预测目标分别是什么。
为什么说优质数据是智能预测的基础？
综合应用题
某农场想通过历史数据预测未来一周的蔬菜产量，已知收集了过去3年每天的气温、降水量、光照时长和蔬菜产量数据。请结合本节课知识，回答下列问题：
该农场智能预测的目标是什么？标签是什么？
收集的原始数据可能存在哪些问题？需要进行哪些预处理操作？
如何划分训练集和测试集？划分后分别用于什么环节？
参考答案
填空题
数据规律
训练集；测试集
收集数据；训练模型
对应结果
电商商品推荐；路线规划（合理即可）
单项选择题
1.C 2. B 3. B 4. B 5. C
判断题
1.× 2. √ 3. × 4. √ 5. ×
简答题
首先明确预测目标，确定需要预测的内容；然后收集与目标相关的原始数据；接着对数据进行预处理，解决数据缺失、错误、重复等问题；再将处理后的数据划分为训练集和测试集，用训练集训练机器学习模型，让模型总结数据规律；最后用测试集评估模型效果，效果达标后应用模型进行智能预测。
示例：导航软件预测到达目的地的时间。数据：出发地、目的地、实时路况、历史通行速度、距离等；标签：历史通行时间；预测目标：预测当前出发后到达目的地的准确时间。（合理即可）
因为智能预测的模型是通过学习数据中的规律来工作的，优质数据（数据完整、准确、无重复、相关性强）能让模型学到正确的规律；若数据质量差，存在大量错误、缺失或无关数据，模型会学到错误规律，导致预测结果不准确，因此优质数据是智能预测的基础。
综合应用题
预测目标：未来一周的蔬菜产量；标签：每天的蔬菜产量。
原始数据可能存在的问题：气温、降水量等数据缺失；部分数据记录错误（如气温数值异常）；同一日期数据重复记录；数据格式不统一等。预处理操作：填补缺失数据、修正错误数据、删除重复数据、统一数据格式等。
可将过去3年的数据按7:3的比例划分，70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集；训练集用于训练模型，让模型学习气温、降水量等因素与蔬菜产量之间的规律；测试集用于检验训练好的模型的预测效果，评估模型是否能准确预测未知数据。