2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在數(shù)據(jù)挖掘過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理通常占據(jù)很大比例的工作量，其中處理缺失值常用的方法不包括以下哪一項？(A)回歸填充(B)K最近鄰填充(C)基于模型預(yù)測填充(D)隨機刪除含有缺失值的記錄2.下列哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類算法？(A)K均值聚類算法(B)主成分分析(C)決策樹(D)系統(tǒng)聚類3.在評估一個分類模型時，如果模型對多數(shù)類別預(yù)測準(zhǔn)確率很高，但對某個少數(shù)類別預(yù)測效果很差，那么該模型的哪個指標(biāo)可能較低？(A)準(zhǔn)確率(Accuracy)(B)召回率(Recall)(C)精確率(Precision)(D)F1分?jǐn)?shù)4.決策樹模型在訓(xùn)練過程中，常用的分裂標(biāo)準(zhǔn)（選擇分裂節(jié)點的依據(jù)）不包括以下哪一項？(A)信息增益(InformationGain)(B)基尼不純度(GiniImpurity)(C)誤差率(ErrorRate)(D)超參數(shù)λ5.支持向量機（SVM）通過尋找一個最優(yōu)超平面來劃分不同類別的數(shù)據(jù)點，該超平面應(yīng)使什么最??？(A)分類錯誤率(B)模型復(fù)雜度(C)分類邊界上的間隔（Margin）(D)特征維度6.下列哪種技術(shù)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？(A)線性回歸(B)K近鄰分類(C)K均值聚類(D)邏輯回歸7.在特征選擇過程中，如果某個特征的取值范圍與其他特征相比差異很大，可能需要進行哪種預(yù)處理操作？(A)標(biāo)準(zhǔn)化(Standardization)(B)歸一化(Normalization)(C)指數(shù)化(D)對數(shù)變換8.交叉驗證（Cross-Validation）技術(shù)通常用于解決什么問題？(A)數(shù)據(jù)缺失(B)過擬合(C)數(shù)據(jù)不平衡(D)特征不足9.樸素貝葉斯分類器（NaiveBayesClassifier）基于什么假設(shè)？(A)特征之間相互獨立(B)特征之間存在強關(guān)聯(lián)(C)數(shù)據(jù)呈高斯分布(D)類別數(shù)量必須相等10.在實際應(yīng)用中，如果一個機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時間過長，但預(yù)測速度要求很高，可能需要考慮哪種策略？(A)增加模型復(fù)雜度(B)選擇更快的優(yōu)化算法(C)訓(xùn)練后直接丟棄模型(D)使用簡單的模型近似二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上。）1.數(shù)據(jù)挖掘過程通常包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、______、模型評估和知識表示等主要步驟。2.決策樹模型中，樹的最底層稱為______。3.衡量分類模型泛化能力的常用指標(biāo)是______。4.在進行特征工程時，將類別標(biāo)簽轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示的過程稱為______。5.支持向量機可以通過引入______參數(shù)來處理線性不可分問題。6.評估聚類算法好壞常用的內(nèi)部指標(biāo)有______和輪廓系數(shù)。7.降維技術(shù)主要有特征選擇和特征______兩大類。8.評價一個回歸模型預(yù)測效果好壞，常用的指標(biāo)有均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）和______。9.機器學(xué)習(xí)模型選擇時，除了考慮模型性能，還需要考慮模型的______和可解釋性。10.將原始數(shù)據(jù)集中的特征映射到更高維特征空間的技術(shù)稱為______。三、簡答題（每小題5分，共20分。）1.簡述過擬合現(xiàn)象及其產(chǎn)生的原因。2.簡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）和數(shù)據(jù)歸一化（Normalization）的區(qū)別與聯(lián)系。3.解釋什么是交叉驗證（K-FoldCross-Validation），并說明其優(yōu)點。4.簡述樸素貝葉斯分類器的主要思想和局限性。四、綜合應(yīng)用題（每小題10分，共30分。）1.假設(shè)我們正在對一個客戶數(shù)據(jù)進行分類，預(yù)測客戶是否會流失（Yes/No）。請簡述你會如何選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型來訓(xùn)練這個分類器？在選擇和評估模型時，你會考慮哪些因素或指標(biāo)？（不需要寫具體算法細節(jié)，側(cè)重于選擇和評估的策略）2.在進行一個文本分類任務(wù)時，得到了以下特征：*詞頻（TF）*逆文檔頻率（TF-IDF）*詞嵌入（WordEmbedding）請簡述這三種特征分別是什么意思，并說明在文本分類中，使用它們各自可能帶來什么不同的效果或優(yōu)勢。3.某公司希望根據(jù)用戶的歷史購買記錄來預(yù)測用戶對某件新產(chǎn)品的購買意愿（分類問題）?，F(xiàn)有兩個特征：*用戶過去購買該品類產(chǎn)品的總次數(shù)*用戶過去購買該品類產(chǎn)品的平均客單價請問這兩個特征可能分別提供哪些方面的信息？在構(gòu)建預(yù)測模型前，你可能需要對這兩個特征進行哪些處理？（例如，是否需要轉(zhuǎn)換、標(biāo)準(zhǔn)化等）---試卷答案一、選擇題1.(D)解析：隨機刪除含有缺失值的記錄會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量減少，且可能丟棄重要信息，不是常用的填充方法。其他選項都是常見的處理缺失值的技術(shù)。2.(C)解析：決策樹是一種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)分類算法。A、B、D均為無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。3.(B)解析：召回率衡量的是模型正確識別出正例的能力。當(dāng)模型對少數(shù)類別預(yù)測很差時，即使總的準(zhǔn)確率很高，其召回率指標(biāo)也往往會偏低。4.(D)解析：信息增益、基尼不純度和誤差率都是決策樹常用的分裂標(biāo)準(zhǔn)，用于衡量分裂后子節(jié)點純度的提升。超參數(shù)λ通常與正則化相關(guān)，不是分裂標(biāo)準(zhǔn)。5.(C)解析：SVM的目標(biāo)是找到一個最優(yōu)超平面，使得該超平面到兩類數(shù)據(jù)點的最短距離（即間隔）最大，從而提高模型的泛化能力。6.(C)解析：K均值聚類是一種典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)點劃分為不同的簇。其他選項均為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。7.(B)解析：歸一化（如Min-MaxScaling）可以將不同取值范圍的特征縮放到統(tǒng)一區(qū)間（如[0,1]或[-1,1]），適用于需要比較不同量綱特征或使用基于距離的算法的情況。標(biāo)準(zhǔn)化（Z-scoreNormalization）雖然也能處理不同范圍，但歸一化更直接地針對“取值范圍差異大”的問題。8.(B)解析：交叉驗證通過將數(shù)據(jù)劃分為多個子集，輪流使用部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練、部分?jǐn)?shù)據(jù)驗證，可以有效估計模型的泛化能力，從而幫助判斷模型是否存在過擬合問題，并選擇合適的模型參數(shù)。9.(A)解析：樸素貝葉斯分類器的核心假設(shè)是特征之間相互獨立。這個假設(shè)雖然在實際中往往不成立，但簡化了計算，并在許多實際問題中表現(xiàn)良好。10.(B)解析：選擇更快的優(yōu)化算法可以在保證模型效果的前提下，縮短訓(xùn)練時間。A會增加訓(xùn)練和預(yù)測復(fù)雜度。C、D并非解決訓(xùn)練時間長、預(yù)測快的需求。二、填空題1.模型構(gòu)建解析：標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘流程包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、模型評估和知識表示。2.葉節(jié)點(或Leafnodes)解析：決策樹從根節(jié)點開始，通過分裂逐步向下，到達不能再分裂的節(jié)點即為葉節(jié)點，代表最終的分類或預(yù)測結(jié)果。3.泛化能力(或Generalizationability)解析：泛化能力指模型在未見過的新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)好壞，是評估機器學(xué)習(xí)模型性能的關(guān)鍵。4.編碼(或轉(zhuǎn)換)解析：將類別標(biāo)簽（如“紅色”、“藍色”）轉(zhuǎn)換為數(shù)值（如1,2,3）的過程稱為特征編碼，以便模型能夠處理。5.松弛變量(或Slackvariables)解析：通過引入松弛變量，SVM可以允許一些樣本點稍微越界，從而處理線性不可分的情況。6.輪廓系數(shù)(或SilhouetteCoefficient)解析：輪廓系數(shù)是衡量聚類tightness和separation的綜合指標(biāo)，取值范圍在[-1,1]，值越大表示聚類效果越好。7.降維(或DimensionalityReduction)解析：降維技術(shù)旨在減少特征空間的維度，同時保留數(shù)據(jù)中的重要信息。主要包括特征選擇和特征降維兩類。8.決定系數(shù)(R-squared,或R2)解析：決定系數(shù)用于衡量回歸模型對數(shù)據(jù)的擬合程度，值越大表示模型解釋的方差越多，擬合效果越好。9.計算復(fù)雜度(或Computationalcomplexity)解析：在選擇模型時，除了性能，模型的訓(xùn)練時間、預(yù)測時間、所需資源等計算復(fù)雜度也是重要的考慮因素。10.特征映射(或FeatureMapping)解析：特征映射是將原始特征空間中的數(shù)據(jù)投影到更高維的特征空間的技術(shù)，使得原本線性不可分的問題在高維空間中可能變得線性可分。三、簡答題1.簡述過擬合現(xiàn)象及其產(chǎn)生的原因。解析：過擬合是指機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好（誤差很?。谖匆娺^的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象。原因：模型過于復(fù)雜，學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和隨機波動，而不是潛在的普遍規(guī)律?；蛘哂?xùn)練數(shù)據(jù)量不足，導(dǎo)致模型無法學(xué)到泛化能力。2.簡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）和數(shù)據(jù)歸一化（Normalization）的區(qū)別與聯(lián)系。解析：聯(lián)系：兩者都是特征縮放技術(shù)，目的是消除不同特征量綱或取值范圍的影響，使特征具有可比性，常用于改善算法性能和收斂速度。區(qū)別：標(biāo)準(zhǔn)化（Z-scoreNormalization）將特征轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的分布；歸一化（Min-MaxScaling）將特征縮放到一個指定的區(qū)間，通常是[0,1]或[-1,1]。選擇哪種取決于具體算法和數(shù)據(jù)的分布特性。3.解釋什么是交叉驗證（K-FoldCross-Validation），并說明其優(yōu)點。解析：交叉驗證是一種評估模型泛化能力的技術(shù)。具體做法：將原始數(shù)據(jù)集隨機劃分為K個大小相等的子集（Fold）。輪流使用K-1個子集進行訓(xùn)練，剩下的1個子集進行驗證，重復(fù)K次。每次驗證結(jié)果的平均值作為模型性能的估計。優(yōu)點：充分利用了所有數(shù)據(jù)參與訓(xùn)練和驗證，減少了評估結(jié)果的方差，得到更穩(wěn)健、可靠的模型性能估計，尤其適用于數(shù)據(jù)量較小的情況。4.簡述樸素貝葉斯分類器的主要思想和局限性。解析：主要思想：基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨立。對于給新輸入一個樣本，計算它屬于每個類別的后驗概率，選擇后驗概率最大的類別作為其預(yù)測類別。局限性：特征獨立假設(shè)在現(xiàn)實中往往不成立，可能導(dǎo)致模型性能下降；對缺失值敏感；模型可能偏向于具有更多特征值的類別；對參數(shù)設(shè)置不敏感，但特征選擇仍重要。四、綜合應(yīng)用題1.假設(shè)我們正在對一個客戶數(shù)據(jù)進行分類，預(yù)測客戶是否會流失（Yes/No）。請簡述你會如何選擇合適的機器學(xué)習(xí)模型來訓(xùn)練這個分類器？在選擇和評估模型時，你會考慮哪些因素或指標(biāo)？（不需要寫具體算法細節(jié)，側(cè)重于選擇和評估的策略）解析：模型選擇：首先嘗試一些基礎(chǔ)模型，如邏輯回歸、決策樹、K近鄰。觀察效果后，可以嘗試更復(fù)雜的模型如支持向量機、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）。選擇時會考慮數(shù)據(jù)量、特征類型（數(shù)值、類別）、是否需要可解釋性、計算資源等。評估策略：使用交叉驗證來估計模型的泛化能力。主要評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)（特別是對于不平衡數(shù)據(jù)，關(guān)注少數(shù)類別的召回率）。同時計算混淆矩陣，了解模型錯誤分類的類型。根據(jù)業(yè)務(wù)需求（如懲罰虛假負例還是虛假正例），選擇合適的指標(biāo)或進行加權(quán)。2.在進行一個文本分類任務(wù)時，得到了以下特征：*詞頻（TF）*逆文檔頻率（TF-IDF）*詞嵌入（WordEmbedding）請簡述這三種特征分別是什么意思，并說明在文本分類中，使用它們各自可能帶來什么不同的效果或優(yōu)勢。解析：*詞頻（TF）：表示一個詞在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。作為特征，簡單直觀，但無法體現(xiàn)詞語的重要性或區(qū)分度。*逆文檔頻率（TF-IDF）：結(jié)合了詞頻和逆文檔頻率。詞頻越高，逆文檔頻率越高，表示該詞越重要，越能區(qū)分文檔。在文本分類中，TF-IDF能有效突出文檔中具有區(qū)分性的關(guān)鍵詞，通常能帶來較好的分類效果。*詞嵌入（WordEmbedding）：將詞語表示為低維稠密的向量，該向量能捕捉詞語的語義信息。例如，語義相似的詞語在向量空間中距離較近。使用詞嵌入作為特征（通常是使用預(yù)訓(xùn)練模型或訓(xùn)練得到），可以將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型更容易處理的形式，能更好地理解詞語的上下文和語義關(guān)系，通常能顯著提升分類性能，尤其對于復(fù)雜任務(wù)。3.某公司希望根據(jù)用戶的歷史購買記錄來預(yù)測用戶對某件新產(chǎn)品的購買意愿（分類問題）?，F(xiàn)有兩個特征：*用戶