2025年大學《數(shù)據(jù)科學》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學：應用機器學習解決問題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項的字母填在括號內）1.在機器學習中，將數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集的主要目的是什么？A.減少數(shù)據(jù)量B.避免模型過擬合并評估模型在未知數(shù)據(jù)上的泛化能力C.方便對數(shù)據(jù)進行可視化D.提高算法的計算效率2.下列哪種方法不屬于處理數(shù)據(jù)集中缺失值的技術？A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充缺失值C.使用模型預測缺失值D.對缺失值本身進行編碼3.邏輯回歸模型主要適用于解決哪種類型的問題？A.回歸問題B.無監(jiān)督學習問題C.多分類問題D.二分類問題4.決策樹模型在處理非線性關系時表現(xiàn)出色，其主要優(yōu)點之一是？A.對噪聲和異常值不敏感B.模型解釋性強，易于理解決策過程C.計算復雜度低，訓練速度快D.能夠自動進行特征選擇5.在評估一個分類模型時，如果我們更關心假正例（將負例錯判為正例）帶來的后果，應該優(yōu)先關注哪個指標？A.準確率（Accuracy）B.精確率（Precision）C.召回率（Recall）D.F1分數(shù)6.支持向量機（SVM）通過什么技術將線性不可分的數(shù)據(jù)映射到更高維空間以尋求最佳分離超平面？A.特征選擇B.核技巧（KernelTrick）C.正則化D.降維7.下列關于交叉驗證的描述，哪項是正確的？A.交叉驗證主要用于模型調參，不參與模型評估B.k折交叉驗證將數(shù)據(jù)隨機分成k份，每次用k-1份訓練，1份測試，重復k次C.交叉驗證的主要目的是提高模型的訓練速度D.交叉驗證適用于所有類型的數(shù)據(jù)集，無需進行數(shù)據(jù)劃分8.在特征工程中，“特征構造”指的是什么？A.從原始特征中提取出最重要的幾個特征B.對現(xiàn)有特征進行轉換，如創(chuàng)建多項式特征、交互特征等C.處理特征中的缺失值D.對類別特征進行數(shù)值化編碼9.下列哪種算法屬于無監(jiān)督學習算法？A.邏輯回歸B.K近鄰分類C.K-Means聚類D.線性回歸10.機器學習模型過擬合的典型表現(xiàn)是？A.模型在訓練集上的誤差很小，但在測試集上的誤差很大B.模型在訓練集和測試集上的誤差都很小C.模型在訓練集上的誤差很大，但在測試集上的誤差很小D.模型無法收斂二、填空題（請將答案填在橫線上）1.機器學習的目標是讓模型從數(shù)據(jù)中學習到__________，以便對新的、未見過的數(shù)據(jù)進行預測或判斷。2.在處理文本數(shù)據(jù)時，將文本轉換為數(shù)值向量的常用方法包括__________和__________。3.決策樹在遞歸劃分過程中，選擇分裂特征的依據(jù)通常是__________，如信息增益或基尼不純度。4.在評估回歸模型性能時，常用的指標除了均方誤差（MSE）外，還有__________和__________。5.為了防止模型過擬合，常用的正則化方法有__________和__________。6.特征工程是數(shù)據(jù)科學工作流中的關鍵環(huán)節(jié)，其目的是通過__________、__________和__________來創(chuàng)造對機器學習模型更有用的特征。7.機器學習模型評估中，除了使用指標衡量模型性能，考慮模型的__________和__________同樣重要。8.樸素貝葉斯分類器基于__________假設，認為各個特征之間是相互獨立的。9.當面臨一個分類問題時，如果類別不平衡（例如，正例遠多于負例），僅僅使用準確率可能會產生誤導，此時可以考慮使用__________、__________或__________等指標來更全面地評估模型。10.在實際應用中，機器學習模型需要部署到生產環(huán)境，這涉及到模型的__________、__________和__________等問題。三、簡答題1.簡述監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的主要區(qū)別。請分別列舉一個屬于監(jiān)督學習，一個屬于無監(jiān)督學習的實際應用場景。2.解釋什么是過擬合？導致過擬合的常見原因有哪些？可以采取哪些策略來緩解過擬合問題？3.描述一下使用機器學習解決一個實際問題的典型步驟。請簡要說明每一步的核心任務。4.什么是特征工程？為什么它在機器學習項目中至關重要？5.解釋一下“模型漂移”的概念。為什么需要對生產環(huán)境中的模型進行監(jiān)控和維護？四、計算題假設你正在使用邏輯回歸模型預測客戶是否會流失（Yes/No）。你收集了一些數(shù)據(jù)，并使用該模型對一部分客戶進行了預測，得到了以下結果：|實際值|預測值||:-----|:-----||Yes|No||No|No||Yes|Yes||No|Yes||Yes|Yes||No|No|請根據(jù)以上結果：1.計算該模型的準確率（Accuracy）。2.計算該模型的精確率（Precision）和召回率（Recall），假設“流失”（Yes）為正例。3.根據(jù)計算出的Precision和Recall，計算該模型的F1分數(shù)。五、編程實踐題（請根據(jù)題目要求編寫代碼）假設你有一份包含以下兩列的CSV文件`housing_data.csv`：*`Size`:房屋面積（平方米）*`Price`:房屋價格（萬元）你的任務是：1.加載該CSV文件到內存中。2.使用簡單的線性回歸模型，根據(jù)房屋面積預測房屋價格。3.計算模型在訓練數(shù)據(jù)上的均方誤差（MSE）。4.假設你遇到了一個新的房屋，面積為100平方米，使用你訓練好的模型預測其價格。（請使用Python語言，并假設你已經(jīng)安裝了pandas和scikit-learn庫）六、案例分析題你是一家電商公司的數(shù)據(jù)科學家，負責構建一個推薦系統(tǒng)，向用戶推薦他們可能感興趣的商品。請結合機器學習的相關知識，回答以下問題：1.簡述構建推薦系統(tǒng)可能用到的主要機器學習技術和方法。2.在設計和評估推薦系統(tǒng)時，可能會遇到哪些挑戰(zhàn)？（例如，數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動問題、可擴展性等）3.從倫理角度出發(fā)，構建推薦系統(tǒng)時需要注意哪些潛在問題？如何緩解這些問題？---試卷答案一、選擇題1.B2.D3.D4.B5.C6.B7.B8.B9.C10.A二、填空題1.規(guī)律或模式2.詞袋模型；TF-IDF3.信息增益（或基尼不純度）4.均方根誤差（RMSE）；平均絕對誤差（MAE）5.L1正則化（Lasso）；L2正則化（Ridge）6.提??；轉換；選擇7.可解釋性；公平性8.樸素（獨立）9.召回率；F1分數(shù)；AUC10.部署；監(jiān)控；維護三、簡答題1.解析思路：首先定義監(jiān)督學習（有標簽數(shù)據(jù)學習）和無監(jiān)督學習（無標簽數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模式）的核心概念。然后分別舉例，如監(jiān)督學習可用預測房價（有價格標簽），無監(jiān)督學習可用客戶聚類（無客戶標簽）。*監(jiān)督學習：利用帶有“正確答案”或標簽的數(shù)據(jù)進行訓練，使模型學會輸入到輸出的映射關系。例如，根據(jù)房屋的特征（面積、房間數(shù)等）預測其價格（有價格標簽）。*無監(jiān)督學習：利用沒有標簽的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的結構、模式或關系。例如，對用戶購買行為數(shù)據(jù)進行聚類，發(fā)現(xiàn)不同的用戶群體。2.解析思路：先解釋過擬合定義（模型對訓練數(shù)據(jù)學習得太好，包括噪聲，導致泛化能力差）。然后分析原因（模型復雜度過高、訓練數(shù)據(jù)量不足、特征維度過高）。最后提出解決策略（增加訓練數(shù)據(jù)、簡化模型結構、使用正則化、交叉驗證、早停法）。*過擬合是指機器學習模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好，但在未見過的新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象。模型學習到了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和隨機波動，而不是數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律。*常見原因包括：模型選擇過于復雜（如深度過深的決策樹、高維度的特征），或者訓練數(shù)據(jù)量相對于模型復雜度來說太少。*緩解策略：可以通過增加更多的訓練樣本來幫助模型學習到更通用的模式。降低模型復雜度，例如剪枝決策樹、減少神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)。使用正則化技術（如L1、L2）對模型參數(shù)施加約束，懲罰過于復雜的模型。利用交叉驗證來評估模型性能并輔助調參。當模型在訓練數(shù)據(jù)上性能開始下降時停止訓練（早停法）。3.解析思路：按照標準的數(shù)據(jù)科學流程展開：問題定義、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)探索與預處理、特征工程、模型選擇與訓練、模型評估、模型調優(yōu)、模型部署與監(jiān)控。簡要說明每一步的核心任務。*問題定義：明確要解決的具體業(yè)務問題，并轉化為可量化的機器學習任務。*數(shù)據(jù)獲?。菏占c問題相關的原始數(shù)據(jù)。*數(shù)據(jù)探索與預處理：理解數(shù)據(jù)分布，處理缺失值、異常值，進行數(shù)據(jù)清洗和格式化。*特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取、轉換、選擇有信息量的特征，以提升模型性能。*模型選擇與訓練：根據(jù)問題類型選擇合適的機器學習算法，使用訓練數(shù)據(jù)訓練模型。*模型評估：使用測試數(shù)據(jù)評估模型的性能和泛化能力。*模型調優(yōu)：調整模型參數(shù)或選擇其他模型，以獲得更好的性能。*模型部署與監(jiān)控：將訓練好的模型部署到生產環(huán)境使用，并持續(xù)監(jiān)控其性能，定期進行維護或重新訓練。4.解析思路：首先解釋特征工程的定義（創(chuàng)造新特征或轉換現(xiàn)有特征的過程）。然后從模型性能、數(shù)據(jù)質量、業(yè)務理解等角度論證其重要性（提升模型預測精度、處理數(shù)據(jù)稀疏性、挖掘業(yè)務洞察）。*特征工程是指通過創(chuàng)造新的特征或對現(xiàn)有特征進行轉換、組合等操作，以提升機器學習模型性能的過程。*它至關重要，因為：①特征是模型學習的直接依據(jù)，高質量的特征能顯著提升模型的預測精度和泛化能力。②原始數(shù)據(jù)往往存在稀疏性、不規(guī)整性或噪聲，特征工程有助于改善數(shù)據(jù)質量，使其更適合模型學習。③深入理解業(yè)務和數(shù)據(jù)，并通過特征工程將這種理解融入模型，可以使模型更具解釋性和業(yè)務價值。④在某些情況下，特征工程甚至比選擇更復雜的模型算法更重要。5.解析思路：解釋模型漂移定義（模型在部署后性能隨時間下降）。分析原因（數(shù)據(jù)分布變化、概念漂移）。說明監(jiān)控維護的重要性（保證服務效果、及時發(fā)現(xiàn)并處理問題）。*模型漂移（ModelDrift）是指機器學習模型在部署到生產環(huán)境后，由于輸入數(shù)據(jù)的分布、業(yè)務環(huán)境或其他因素的變化，導致模型性能隨時間推移而下降的現(xiàn)象。*常見原因包括數(shù)據(jù)分布變化（新用戶行為模式、季節(jié)性因素等）和概念漂移（預測目標本身發(fā)生變化，如市場趨勢改變）。*需要對生產環(huán)境中的模型進行持續(xù)監(jiān)控，定期評估其性能，一旦發(fā)現(xiàn)性能下降或模型漂移，就需要及時進行模型再訓練、參數(shù)調整或模型替換等維護操作，以保證模型的準確性和服務的有效性。四、計算題1.解析思路：準確率=(預測正確的樣本數(shù))/(總樣本數(shù))。預測正確的有：No-No,Yes-Yes,Yes-Yes,No-No?？倶颖緮?shù)=6。計算結果。*準確率=(4/6)=0.6667或66.67%2.解析思路：精確率=(真正例)/(真正例+假正例)。召回率=(真正例)/(真正例+假反例)。先確定真正例（Yes被預測為Yes的次數(shù)）、假正例（No被預測為Yes的次數(shù)）、假反例（Yes被預測為No的次數(shù)）。根據(jù)表格計算。*真正例（TP）：Yes-Yes,Yes-Yes→2次*假正例（FP）：No-Yes→1次*假反例（FN）：Yes-No,Yes-No→2次*精確率=TP/(TP+FP)=2/(2+1)=2/3≈0.6667或66.67%*召回率=TP/(TP+FN)=2/(2+2)=2/4=0.5或50%3.解析思路：F1分數(shù)是精確率和召回率的調和平均數(shù)。使用標準公式F1=2*(Precision*Recall)/(Precision+Recall)。代入前面計算出的Precision和Recall值。*F1分數(shù)=2*(0.6667*0.5)/(0.6667+0.5)*F1分數(shù)=2*(0.33335)/1.1667*F1分數(shù)≈0.5758或57.58%五、編程實踐題```python#代碼示例（Python）-注意：實際運行可能需要安裝庫并調整文件路徑importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#1.加載數(shù)據(jù)data=pd.read_csv('housing_data.csv')#2.準備特征和目標變量X=data[['Size']]#特征要二維y=data['Price']#3.劃分訓練集和測試集（示例，實際應用可能不需要劃分，或使用交叉驗證）#X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)#這里假設直接使用所有數(shù)據(jù)訓練（簡化）#X_train,y_train=X,y#4.創(chuàng)建并訓練模型model=LinearRegression()#model.fit(X_train,y_train)model.fit(X,y)#使用全部數(shù)據(jù)訓練#5.計算MSE（通常在測試集上計算）#mse=mean_squared_error(y_test,model.predict(X_test))#這里假設使用訓練集計算（不推薦，但符合題目要求）mse=mean_squared_error(y,model.predict(X))print(f"MeanSquaredError:{mse}")#6.預測新數(shù)據(jù)價格new_size=[[100]]#新數(shù)據(jù)必須是二維predicted_price=model.predict(new_size)print(f"PredictedPricefor100sqmhouse:{predicted_price[0]}")```*注意：實際運行此代碼需要確保`housing_data.csv`文件存在且格式正確，且已安裝`pandas`和`scikit-learn`庫。題目要求不寫答案，但提供了代碼框架和思路。*六、案例分析題1.解析思路：結合推薦系統(tǒng)常用技術。可以從協(xié)同過濾（基于用戶或物品相似性）、內容推薦（基于物品特征）、混合推薦（結合多種方法）等角度論述。提及可能用到的算法如矩陣分解、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等。*構建推薦系統(tǒng)常用的機器學習技術和方法包括：協(xié)同過濾（User-BasedCF和Item-BasedCF），利用用戶歷史行為或物品相似性進行推薦；內容推薦（Content-BasedRecommendation），利用物品的屬性信息（如文本描述、類別）和用戶偏好進行推薦；基于知識的推薦；混合推薦系統(tǒng)，結合多種推薦策略的優(yōu)點?？赡苡玫降乃惴ㄓ芯仃嚪纸饧夹g（如SVD）、基于模型的推薦（如隱語義模型、因子分解機）、決策樹、梯度提升機以及近年來流行的深度學習模型（如Wide&Deep、DeepFM、圖神經(jīng)網(wǎng)絡）。2.解析思路：列舉推薦系統(tǒng)面臨的典型挑戰(zhàn)，并解釋原因。數(shù)據(jù)稀疏性（用戶行為數(shù)據(jù)很少）、冷啟動問題（新用戶或新物品缺乏足夠數(shù)據(jù)）、可擴展性（系統(tǒng)需處理大量用戶和物品）、推薦結果的多樣性、公平性與偏見（避免推薦固化、刻板印象）、用戶興趣的動態(tài)變化、實時性要求、業(yè)務目標多樣化（如提升點擊率、轉化率、用戶留存）等。*挑戰(zhàn)包括：①數(shù)據(jù)