2025年百度風(fēng)控考試試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.在信用評分模型中，邏輯回歸模型屬于哪種類型的模型？A.決策樹模型B.線性模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.支持向量機(jī)模型答案：B2.以下哪項不是常用的信用評分模型特征工程方法？A.特征選擇B.特征縮放C.特征編碼D.特征交叉答案：D3.在處理信用評分模型中的缺失值時，以下哪種方法通常不被推薦？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測缺失值D.使用眾數(shù)填充答案：A4.在信用評分模型中，以下哪個指標(biāo)通常用于評估模型的區(qū)分能力？A.均方誤差（MSE）B.決策樹深度C.AUC值D.決策樹節(jié)點數(shù)答案：C5.在信用評分模型中，以下哪種方法通常用于處理不平衡數(shù)據(jù)？A.過采樣B.特征縮放C.特征編碼D.特征交叉答案：A6.在信用評分模型中，以下哪個指標(biāo)通常用于評估模型的穩(wěn)定性？A.AUC值B.標(biāo)準(zhǔn)差C.決策樹深度D.決策樹節(jié)點數(shù)答案：B7.在信用評分模型中，以下哪種方法通常用于處理非線性關(guān)系？A.線性回歸B.決策樹C.邏輯回歸D.線性判別分析答案：B8.在信用評分模型中，以下哪個指標(biāo)通常用于評估模型的校準(zhǔn)能力？A.AUC值B.Brier分?jǐn)?shù)C.決策樹深度D.決策樹節(jié)點數(shù)答案：B9.在信用評分模型中，以下哪種方法通常用于處理高維數(shù)據(jù)？A.特征選擇B.特征縮放C.特征編碼D.特征交叉答案：A10.在信用評分模型中，以下哪個指標(biāo)通常用于評估模型的泛化能力？A.AUC值B.過擬合度C.決策樹深度D.決策樹節(jié)點數(shù)答案：B二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪些是信用評分模型常用的特征？A.收入B.年齡C.職業(yè)類型D.居住地答案：A,B,C2.以下哪些是信用評分模型常用的評估指標(biāo)？A.AUC值B.Brier分?jǐn)?shù)C.均方誤差（MSE）D.決策樹深度答案：A,B3.以下哪些方法可以用于處理信用評分模型中的不平衡數(shù)據(jù)？A.過采樣B.欠采樣C.特征縮放D.特征編碼答案：A,B4.以下哪些方法可以用于處理信用評分模型中的非線性關(guān)系？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.線性回歸D.支持向量機(jī)答案：A,B,D5.以下哪些方法可以用于處理信用評分模型中的高維數(shù)據(jù)？A.特征選擇B.特征縮放C.特征編碼D.特征交叉答案：A,B,C,D6.以下哪些指標(biāo)可以用于評估信用評分模型的穩(wěn)定性？A.標(biāo)準(zhǔn)差B.AUC值C.Brier分?jǐn)?shù)D.決策樹深度答案：A,C7.以下哪些指標(biāo)可以用于評估信用評分模型的校準(zhǔn)能力？A.Brier分?jǐn)?shù)B.AUC值C.偏差D.方差答案：A,C8.以下哪些方法可以用于處理信用評分模型中的缺失值？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值或中位數(shù)填充C.使用模型預(yù)測缺失值D.使用眾數(shù)填充答案：B,C,D9.以下哪些方法可以用于處理信用評分模型中的不平衡數(shù)據(jù)？A.過采樣B.欠采樣C.特征縮放D.特征編碼答案：A,B10.以下哪些方法可以用于處理信用評分模型中的非線性關(guān)系？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.線性回歸D.支持向量機(jī)答案：A,B,D三、判斷題（每題2分，共10題）1.信用評分模型中的特征選擇是指選擇最重要的特征，以提高模型的性能。答案：正確2.信用評分模型中的特征縮放是指將特征縮放到相同的范圍，以提高模型的性能。答案：正確3.信用評分模型中的特征編碼是指將分類特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，以提高模型的性能。答案：正確4.信用評分模型中的特征交叉是指將多個特征組合成新的特征，以提高模型的性能。答案：正確5.信用評分模型中的過采樣是指增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，以提高模型的性能。答案：正確6.信用評分模型中的欠采樣是指減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，以提高模型的性能。答案：正確7.信用評分模型中的決策樹是一種常用的非線性模型，可以處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。答案：正確8.信用評分模型中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的非線性模型，可以處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。答案：正確9.信用評分模型中的支持向量機(jī)是一種常用的非線性模型，可以處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。答案：正確10.信用評分模型中的AUC值是一種常用的評估指標(biāo)，可以評估模型的區(qū)分能力。答案：正確四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述信用評分模型中的特征選擇方法及其作用。答案：特征選擇方法包括過濾法、包裹法和嵌入法。過濾法通過計算特征之間的相關(guān)性來選擇特征，包裹法通過構(gòu)建模型來評估特征組合的效果，嵌入法通過在模型訓(xùn)練過程中選擇特征。特征選擇的作用是提高模型的性能，減少模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。2.簡述信用評分模型中的特征縮放方法及其作用。答案：特征縮放方法包括標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。標(biāo)準(zhǔn)化將特征縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的范圍，歸一化將特征縮放到0到1的范圍。特征縮放的作用是消除不同特征之間的量綱差異，提高模型的性能。3.簡述信用評分模型中的過采樣方法及其作用。答案：過采樣方法包括隨機(jī)過采樣和SMOTE過采樣。隨機(jī)過采樣通過復(fù)制少數(shù)類樣本來增加其數(shù)量，SMOTE過采樣通過生成少數(shù)類樣本的合成樣本來增加其數(shù)量。過采樣的作用是解決不平衡數(shù)據(jù)問題，提高模型的性能。4.簡述信用評分模型中的欠采樣方法及其作用。答案：欠采樣方法包括隨機(jī)欠采樣和EditedNearestNeighbors（ENN）欠采樣。隨機(jī)欠采樣通過隨機(jī)刪除多數(shù)類樣本來減少其數(shù)量，ENN欠采樣通過刪除與少數(shù)類樣本距離較遠(yuǎn)的多數(shù)類樣本來減少其數(shù)量。欠采樣的作用是解決不平衡數(shù)據(jù)問題，提高模型的性能。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論信用評分模型中的特征選擇方法及其優(yōu)缺點。答案：特征選擇方法包括過濾法、包裹法和嵌入法。過濾法通過計算特征之間的相關(guān)性來選擇特征，優(yōu)點是計算簡單，缺點是可能忽略特征之間的交互作用。包裹法通過構(gòu)建模型來評估特征組合的效果，優(yōu)點是可以考慮特征之間的交互作用，缺點是計算復(fù)雜。嵌入法通過在模型訓(xùn)練過程中選擇特征，優(yōu)點是可以考慮特征之間的交互作用，缺點是可能依賴于具體的模型。特征選擇的作用是提高模型的性能，減少模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。2.討論信用評分模型中的特征縮放方法及其優(yōu)缺點。答案：特征縮放方法包括標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化。標(biāo)準(zhǔn)化將特征縮放到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的范圍，優(yōu)點是消除不同特征之間的量綱差異，缺點是可能改變特征的分布。歸一化將特征縮放到0到1的范圍，優(yōu)點是消除不同特征之間的量綱差異，缺點是可能改變特征的分布。特征縮放的作用是提高模型的性能。3.討論信用評分模型中的過采樣方法及其優(yōu)缺點。答案：過采樣方法包括隨機(jī)過采樣和SMOTE過采樣。隨機(jī)過采樣通過復(fù)制少數(shù)類樣本來增加其數(shù)量，優(yōu)點是簡單易行，缺點是可能引入過擬合。SMOTE過采樣通過生成少數(shù)類樣本的合成樣本來增加其數(shù)量，優(yōu)點是可以提高模型的性能，缺點是計算復(fù)雜。過采樣的作用是解決不平衡數(shù)據(jù)問題，提高模型的性能。4.討論信用評分模型中的欠采