2025年信用管理專業(yè)題庫——信用管理中的網(wǎng)絡(luò)信用評估技術(shù)考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個選項中，只有一個是符合題目要求的，請將其選出并將相應(yīng)字母填在題后的括號內(nèi)。錯選、多選或未選均無分。）1.網(wǎng)絡(luò)信用評估技術(shù)中，以下哪項不是常用的數(shù)據(jù)來源？（）A.社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容B.電子商務(wù)平臺的交易記錄C.傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史D.公共記錄的犯罪信息2.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"特征選擇"的主要目的是什么？（）A.減少數(shù)據(jù)量，提高模型效率B.增加數(shù)據(jù)量，提高模型準(zhǔn)確性C.改變數(shù)據(jù)分布，提高模型泛化能力D.以上都不是3.下列哪種算法通常用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的分類任務(wù)？（）A.線性回歸B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類分析4.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的"過擬合"現(xiàn)象通常由什么原因?qū)е?？（）A.數(shù)據(jù)量過小B.特征選擇不當(dāng)C.模型復(fù)雜度過高D.數(shù)據(jù)噪聲過大5.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"數(shù)據(jù)清洗"的主要目的是什么？（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.改變數(shù)據(jù)分布D.以上都不是6.下列哪種指標(biāo)通常用于評估網(wǎng)絡(luò)信用評估模型的準(zhǔn)確性？（）A.均方誤差B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)7.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的"特征工程"主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.數(shù)據(jù)清洗和特征選擇B.模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)C.模型評估和結(jié)果解釋D.以上都不是8.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"集成學(xué)習(xí)"的主要優(yōu)勢是什么？（）A.提高模型泛化能力B.降低模型復(fù)雜度C.增加數(shù)據(jù)量D.以上都不是9.下列哪種技術(shù)通常用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的異常檢測任務(wù)？（）A.線性回歸B.支持向量機C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的"模型選擇"主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.選擇合適的算法B.調(diào)整模型參數(shù)C.評估模型性能D.以上都是11.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化"的主要目的是什么？（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度D.以上都不是12.下列哪種指標(biāo)通常用于評估網(wǎng)絡(luò)信用評估模型的穩(wěn)定性？（）A.均方誤差B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)13.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的"模型驗證"主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)B.模型評估和結(jié)果解釋C.模型選擇和性能評估D.以上都是14.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"特征提取"的主要目的是什么？（）A.減少數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.提取關(guān)鍵信息D.以上都不是15.下列哪種技術(shù)通常用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的協(xié)同過濾任務(wù)？（）A.線性回歸B.支持向量機C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的"模型解釋"主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.解釋模型預(yù)測結(jié)果B.分析模型參數(shù)C.評估模型性能D.以上都是17.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"數(shù)據(jù)增強"的主要目的是什么？（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.改變數(shù)據(jù)分布D.以上都不是18.下列哪種指標(biāo)通常用于評估網(wǎng)絡(luò)信用評估模型的魯棒性？（）A.均方誤差B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)19.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的"模型優(yōu)化"主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.模型訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)優(yōu)B.模型評估和結(jié)果解釋C.模型選擇和性能評估D.以上都是20.在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，"特征融合"的主要目的是什么？（）A.減少數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.結(jié)合多種信息D.以上都不是二、多項選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個選項中，有多項是符合題目要求的，請將其全部選出并將相應(yīng)字母填在題后的括號內(nèi)。錯選、少選或未選均無分。）1.網(wǎng)絡(luò)信用評估中，常用的數(shù)據(jù)來源有哪些？（）A.社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容B.電子商務(wù)平臺的交易記錄C.傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史D.公共記錄的犯罪信息E.以上都是2.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的特征選擇方法有哪些？（）A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.決策樹D.聚類分析E.以上都是3.網(wǎng)絡(luò)信用評估中常用的分類算法有哪些？（）A.線性回歸B.決策樹C.支持向量機D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.聚類分析4.網(wǎng)絡(luò)信用評估中，過擬合現(xiàn)象的解決方法有哪些？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.正則化C.增加數(shù)據(jù)量D.降低模型復(fù)雜度E.以上都是5.網(wǎng)絡(luò)信用評估中，常用的評估指標(biāo)有哪些？（）A.均方誤差B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)E.以上都是6.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的特征工程主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.特征融合E.以上都是7.網(wǎng)絡(luò)信用評估中，集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢有哪些？（）A.提高模型泛化能力B.降低模型復(fù)雜度C.增加數(shù)據(jù)量D.提高模型穩(wěn)定性E.以上都是8.網(wǎng)絡(luò)信用評估中，常用的異常檢測技術(shù)有哪些？（）A.線性回歸B.支持向量機C.聚類分析D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)E.協(xié)同過濾9.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的模型選擇主要涉及哪些內(nèi)容？（）A.選擇合適的算法B.調(diào)整模型參數(shù)C.評估模型性能D.模型驗證E.以上都是10.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有哪些？（）A.最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化B.Z-score標(biāo)準(zhǔn)化C.小波變換D.主成分分析E.以上都是三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請判斷下列各題的表述是否正確，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）1.網(wǎng)絡(luò)信用評估技術(shù)可以有效減少傳統(tǒng)信用評估所需的數(shù)據(jù)量?！?.社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容可以直接用于網(wǎng)絡(luò)信用評估，無需任何處理?！?.特征選擇在網(wǎng)絡(luò)信用評估中起著至關(guān)重要的作用，它可以顯著提高模型的準(zhǔn)確性。√4.決策樹是一種常用的分類算法，適用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的分類任務(wù)?！?.過擬合現(xiàn)象通常由模型復(fù)雜度過高導(dǎo)致，可以通過增加數(shù)據(jù)量來緩解?！?.數(shù)據(jù)清洗在網(wǎng)絡(luò)信用評估中主要是為了去除數(shù)據(jù)中的噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量?！?.特征工程在網(wǎng)絡(luò)信用評估中主要是為了提取關(guān)鍵信息，減少數(shù)據(jù)量?！?.集成學(xué)習(xí)可以提高網(wǎng)絡(luò)信用評估模型的泛化能力，但它會增加模型的復(fù)雜度?！?.異常檢測技術(shù)通常用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的欺詐檢測任務(wù)?！?0.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化主要是為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度，提高模型的穩(wěn)定性?！趟摹⒑喆痤}（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡潔明了地回答問題。）1.簡述網(wǎng)絡(luò)信用評估中的數(shù)據(jù)來源及其特點。在網(wǎng)絡(luò)信用評估中，常用的數(shù)據(jù)來源包括社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容、電子商務(wù)平臺的交易記錄、傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史以及公共記錄的犯罪信息等。社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容具有實時性強、情感豐富等特點；電子商務(wù)平臺的交易記錄具有交易頻率高、數(shù)據(jù)量大的特點；傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史具有數(shù)據(jù)可靠性高、歷史信息豐富等特點；公共記錄的犯罪信息具有權(quán)威性強、數(shù)據(jù)量少等特點。2.簡述網(wǎng)絡(luò)信用評估中的特征選擇方法及其作用。網(wǎng)絡(luò)信用評估中的特征選擇方法主要包括遞歸特征消除、Lasso回歸、決策樹等。特征選擇的作用主要是為了去除不相關(guān)或冗余的特征，提高模型的準(zhǔn)確性和效率。例如，遞歸特征消除通過遞歸地移除權(quán)重最小的特征，逐步優(yōu)化特征集；Lasso回歸通過引入L1正則化項，將一些不重要的特征系數(shù)壓縮為0；決策樹通過構(gòu)建決策樹模型，選擇對預(yù)測結(jié)果影響最大的特征。3.簡述網(wǎng)絡(luò)信用評估中的過擬合現(xiàn)象及其解決方法。網(wǎng)絡(luò)信用評估中的過擬合現(xiàn)象是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。過擬合現(xiàn)象通常由模型復(fù)雜度過高導(dǎo)致，解決方法包括數(shù)據(jù)清洗、正則化、增加數(shù)據(jù)量、降低模型復(fù)雜度等。例如，數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；正則化可以通過引入正則化項，限制模型復(fù)雜度；增加數(shù)據(jù)量可以提高模型的泛化能力；降低模型復(fù)雜度可以通過簡化模型結(jié)構(gòu)，減少模型參數(shù)等方式實現(xiàn)。4.簡述網(wǎng)絡(luò)信用評估中的模型驗證方法及其作用。網(wǎng)絡(luò)信用評估中的模型驗證方法主要包括交叉驗證、留一法驗證等。交叉驗證通過將數(shù)據(jù)集分成多個子集，輪流使用其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集，從而評估模型的性能；留一法驗證則是將每個數(shù)據(jù)點作為測試集，其余數(shù)據(jù)點作為訓(xùn)練集，從而評估模型的性能。模型驗證的作用主要是為了評估模型的泛化能力，避免過擬合現(xiàn)象，選擇合適的模型參數(shù)。5.簡述網(wǎng)絡(luò)信用評估中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法及其作用。網(wǎng)絡(luò)信用評估中的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法主要包括最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化和Z-score標(biāo)準(zhǔn)化等。最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化通過將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間，統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度；Z-score標(biāo)準(zhǔn)化通過將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布，統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的作用主要是為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。例如，最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化可以避免不同特征之間的量綱差異對模型的影響；Z-score標(biāo)準(zhǔn)化可以避免數(shù)據(jù)中的異常值對模型的影響。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.A解析：網(wǎng)絡(luò)信用評估技術(shù)的數(shù)據(jù)來源雖然廣泛，但社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容通常具有主觀性強、真實性難以保證等特點，直接使用可能需要經(jīng)過大量清洗和處理，不屬于常用的直接數(shù)據(jù)來源。2.A解析：特征選擇的主要目的是從原始數(shù)據(jù)中篩選出對預(yù)測目標(biāo)最有效的特征，從而減少數(shù)據(jù)量，提高模型的效率和準(zhǔn)確性，避免模型被不相關(guān)或冗余的特征所干擾。3.B解析：決策樹是一種常用的分類算法，能夠通過樹狀圖模型進行決策，適合處理網(wǎng)絡(luò)信用評估中的分類任務(wù)，如判斷用戶信用等級等。4.C解析：過擬合現(xiàn)象是指模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)過度，從而失去了對新數(shù)據(jù)的泛化能力，通常由模型復(fù)雜度過高導(dǎo)致，需要通過降低模型復(fù)雜度來解決。5.B解析：數(shù)據(jù)清洗的主要目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯誤和缺失值，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而為后續(xù)的特征工程和模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。6.D解析：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值，能夠綜合考慮模型在分類任務(wù)中的精確性和召回率，是評估分類模型性能的常用指標(biāo)。7.A解析：特征工程主要涉及數(shù)據(jù)清洗和特征選擇，通過這些步驟提取出對預(yù)測目標(biāo)最有用的特征，從而提高模型的性能。8.A解析：集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于通過組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，可以提高模型的泛化能力，減少單個模型的過擬合風(fēng)險。9.C解析：聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式，適合處理網(wǎng)絡(luò)信用評估中的異常檢測任務(wù)，如識別欺詐用戶等。10.D解析：模型驗證主要涉及模型選擇和性能評估，通過驗證來確保模型在不同數(shù)據(jù)集上的穩(wěn)定性和可靠性。11.C解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是統(tǒng)一不同特征的數(shù)據(jù)尺度，避免某些特征由于量綱較大而對模型產(chǎn)生過大影響，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。12.A解析：均方誤差是衡量模型預(yù)測值與真實值之間差異的常用指標(biāo)，可以用來評估模型的穩(wěn)定性，即模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)是否一致。13.D解析：模型驗證主要涉及模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)、性能評估等多個方面，通過這些步驟來確保模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。14.C解析：特征提取的主要目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出對預(yù)測目標(biāo)最有用的信息，從而簡化數(shù)據(jù)表示，提高模型的效率。15.E解析：協(xié)同過濾是一種常用的推薦算法，可以用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的協(xié)同過濾任務(wù)，如根據(jù)用戶的歷史行為來預(yù)測其信用評分等。16.D解析：模型解釋主要涉及解釋模型預(yù)測結(jié)果、分析模型參數(shù)等方面，通過解釋來提高模型的可信度和透明度。17.A解析：數(shù)據(jù)增強的主要目的是通過生成新的數(shù)據(jù)樣本來增加數(shù)據(jù)量，從而提高模型的泛化能力，特別是在數(shù)據(jù)量有限的情況下。18.B解析：精確率是衡量模型預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)，可以用來評估模型的魯棒性，即模型在面對噪聲數(shù)據(jù)時的表現(xiàn)。19.D解析：模型優(yōu)化主要涉及模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)、性能評估等多個方面，通過這些步驟來提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。20.C解析：特征融合的主要目的是將來自不同來源的特征進行組合，從而提取出更全面的信息，提高模型的準(zhǔn)確性。二、多項選擇題答案及解析1.E解析：網(wǎng)絡(luò)信用評估中常用的數(shù)據(jù)來源包括社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容、電子商務(wù)平臺的交易記錄、傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史以及公共記錄的犯罪信息等，這些數(shù)據(jù)來源可以提供不同方面的信息，從而提高信用評估的準(zhǔn)確性。2.A解析：特征選擇方法包括遞歸特征消除、Lasso回歸、決策樹等，這些方法可以幫助我們從原始數(shù)據(jù)中篩選出對預(yù)測目標(biāo)最有用的特征，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。3.B解析：網(wǎng)絡(luò)信用評估中常用的分類算法包括決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這些算法可以用于對用戶的信用等級進行分類，如判斷用戶是否具有信用風(fēng)險等。4.B解析：過擬合現(xiàn)象的解決方法包括正則化、增加數(shù)據(jù)量、降低模型復(fù)雜度等，正則化可以通過引入正則化項，限制模型復(fù)雜度，從而減少過擬合風(fēng)險。5.E解析：網(wǎng)絡(luò)信用評估中常用的評估指標(biāo)包括均方誤差、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等，這些指標(biāo)可以全面評估模型的性能，幫助我們選擇合適的模型。6.E解析：特征工程主要涉及數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征提取、特征融合等多個方面，通過這些步驟提取出對預(yù)測目標(biāo)最有用的特征，提高模型的效率。7.A解析：集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于可以提高模型的泛化能力，減少單個模型的過擬合風(fēng)險，從而提高網(wǎng)絡(luò)信用評估的準(zhǔn)確性。8.E解析：網(wǎng)絡(luò)信用評估中常用的異常檢測技術(shù)包括支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等，這些技術(shù)可以用于識別網(wǎng)絡(luò)中的異常用戶或行為，如欺詐用戶等。9.E解析：模型選擇主要涉及選擇合適的算法、調(diào)整模型參數(shù)、評估模型性能、模型驗證等多個方面，通過這些步驟來確保模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。10.A解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法包括最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化和Z-score標(biāo)準(zhǔn)化等，這些方法可以統(tǒng)一不同特征的數(shù)據(jù)尺度，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。三、判斷題答案及解析1.×解析：網(wǎng)絡(luò)信用評估技術(shù)并不能有效減少傳統(tǒng)信用評估所需的數(shù)據(jù)量，相反，它通常需要更多的數(shù)據(jù)來構(gòu)建準(zhǔn)確的信用評估模型。2.×解析：社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容通常具有主觀性強、真實性難以保證等特點，直接用于網(wǎng)絡(luò)信用評估需要經(jīng)過大量清洗和處理，不能直接使用。3.√解析：特征選擇在網(wǎng)絡(luò)信用評估中起著至關(guān)重要的作用，它可以篩選出對預(yù)測目標(biāo)最有用的特征，提高模型的準(zhǔn)確性和效率。4.√解析：決策樹是一種常用的分類算法，適合處理網(wǎng)絡(luò)信用評估中的分類任務(wù)，如判斷用戶信用等級等。5.√解析：過擬合現(xiàn)象通常由模型復(fù)雜度過高導(dǎo)致，可以通過增加數(shù)據(jù)量、降低模型復(fù)雜度等方法來解決。6.√解析：數(shù)據(jù)清洗在網(wǎng)絡(luò)信用評估中主要是為了去除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯誤和缺失值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而為后續(xù)的特征工程和模型構(gòu)建提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。7.√解析：特征工程在網(wǎng)絡(luò)信用評估中主要是為了提取關(guān)鍵信息，減少數(shù)據(jù)量，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。8.√解析：集成學(xué)習(xí)可以提高網(wǎng)絡(luò)信用評估模型的泛化能力，但同時也可能增加模型的復(fù)雜度，需要權(quán)衡利弊。9.√解析：異常檢測技術(shù)通常用于網(wǎng)絡(luò)信用評估中的欺詐檢測任務(wù)，通過識別異常用戶或行為來提高信用評估的準(zhǔn)確性。10.√解析：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化主要是為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)尺度，避免某些特征由于量綱較大而對模型產(chǎn)生過大影響，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。四、簡答題答案及解析1.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的數(shù)據(jù)來源主要包括社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容、電子商務(wù)平臺的交易記錄、傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史以及公共記錄的犯罪信息等。社交媒體平臺發(fā)布的內(nèi)容具有實時性強、情感豐富等特點，但真實性難以保證；電子商務(wù)平臺的交易記錄具有交易頻率高、數(shù)據(jù)量大的特點，可以反映用戶的消費能力和習(xí)慣；傳統(tǒng)金融機構(gòu)的信貸歷史具有數(shù)據(jù)可靠性高、歷史信息豐富等特點，可以反映用戶的信用狀況；公共記錄的犯罪信息具有權(quán)威性強、數(shù)據(jù)量少等特點，可以反映用戶的法律合規(guī)性。這些數(shù)據(jù)來源可以提供不同方面的信息，從而提高信用評估的準(zhǔn)確性。2.網(wǎng)絡(luò)信用評估中的特征選擇方法主要包括遞歸特征消除、Lasso回歸、決策樹等。特征選擇的作用主要是為了去除不相關(guān)或冗余的特征，提高模型的準(zhǔn)確性和效率。遞歸特征消除通過遞歸地