2026年特征工程與數(shù)據(jù)預(yù)處理試題含答案一、單選題（每題2分，共20題）考察內(nèi)容：基礎(chǔ)概念與常見操作1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)主要用于處理缺失值？A.數(shù)據(jù)歸一化B.數(shù)據(jù)離散化C.插值法D.特征編碼2.對(duì)于分類特征，以下哪種編碼方式會(huì)導(dǎo)致維度爆炸？A.One-Hot編碼B.LabelEncodingC.二進(jìn)制編碼D.HashingEncoding3.在特征縮放中，StandardScaler與MinMaxScaler的主要區(qū)別在于：A.前者適用于線性模型，后者適用于非線性模型B.前者中心化處理，后者范圍限制C.前者處理高斯分布數(shù)據(jù)，后者處理均勻分布數(shù)據(jù)D.兩者效果相同，僅參數(shù)不同4.以下哪種方法不屬于異常值檢測(cè)技術(shù)？A.IQR（四分位數(shù)間距）B.Z-scoreC.主成分分析（PCA）D.基于密度的異常值檢測(cè)（DBSCAN）5.在特征選擇中，以下哪種方法屬于過濾法？A.Lasso回歸B.遞歸特征消除（RFE）C.相關(guān)性分析D.基于樹模型的特征重要性6.對(duì)于稀疏數(shù)據(jù)，以下哪種編碼方式效率最高？A.One-Hot編碼B.LabelEncodingC.二進(jìn)制編碼D.哈希編碼7.在數(shù)據(jù)清洗中，以下哪項(xiàng)操作可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息丟失？A.填充缺失值B.刪除重復(fù)值C.箱線圖處理異常值D.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換8.對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，以下哪種方法不適合季節(jié)性分解？A.STL分解B.移動(dòng)平均法C.ARIMA模型D.小波變換9.在特征工程中，以下哪種方法屬于生成式方法？A.特征組合B.回歸散點(diǎn)圖分析C.多重插值D.樹模型衍生特征10.對(duì)于文本數(shù)據(jù)，以下哪種方法不屬于文本向量化技術(shù)？A.TF-IDFB.Word2VecC.主題模型（LDA）D.K-means聚類二、多選題（每題3分，共10題）考察內(nèi)容：綜合應(yīng)用與高級(jí)技術(shù)1.以下哪些屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理中的中心化方法？A.均值中心化B.中位數(shù)中心化C.標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）D.最小值中心化2.在特征編碼中，以下哪些方法適用于有序特征？A.One-Hot編碼B.LabelEncodingC.序數(shù)映射D.二進(jìn)制編碼3.異常值處理方法包括：A.刪除異常值B.限制范圍（如Winsorizing）C.基于模型的方法（如孤立森林）D.替換為中位數(shù)4.特征選擇方法包括：A.基于過濾的方法（如方差閾值）B.基于包裹的方法（如遞歸特征消除）C.基于嵌入的方法（如Lasso）D.基于聚類的方法（如K-means）5.以下哪些屬于時(shí)間序列預(yù)處理技術(shù)？A.平滑處理（如滑動(dòng)平均）B.季節(jié)性調(diào)整C.差分處理D.對(duì)數(shù)變換6.文本特征工程方法包括：A.詞袋模型（BOW）B.N-gram特征C.詞嵌入（Word2Vec）D.主題模型（LDA）7.稀疏數(shù)據(jù)編碼方法包括：A.One-Hot編碼B.二進(jìn)制編碼C.哈希編碼D.TargetEncoding8.數(shù)據(jù)清洗步驟通常包括：A.缺失值處理B.重復(fù)值檢測(cè)C.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化9.特征交互方法包括：A.特征乘積B.特征比值C.多項(xiàng)式特征D.基于樹的交互10.高維數(shù)據(jù)處理方法包括：A.降維（PCA）B.特征選擇（Lasso）C.嵌入方法（如自編碼器）D.核方法（如SVM核技巧）三、簡答題（每題5分，共6題）考察內(nèi)容：原理理解與實(shí)際應(yīng)用1.簡述One-Hot編碼的優(yōu)缺點(diǎn)及其適用場(chǎng)景。2.解釋數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）與歸一化（Min-Max）的區(qū)別，并說明何時(shí)使用哪種方法。3.描述異常值檢測(cè)的常用方法及其原理。4.說明特征選擇的意義，并列出三種常用的特征選擇方法。5.如何處理文本數(shù)據(jù)中的停用詞？請(qǐng)簡述兩種方法。6.解釋時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)處理中的“差分處理”及其作用。四、操作題（每題10分，共2題）考察內(nèi)容：實(shí)踐能力與工具應(yīng)用1.數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)：假設(shè)你有一份電商用戶行為數(shù)據(jù)集，包含以下字段：-用戶ID（數(shù)值型）-年齡（數(shù)值型，部分缺失）-購物次數(shù)（數(shù)值型，存在異常值）-會(huì)員等級(jí)（分類特征，包含“未知”類別）-注冊(cè)時(shí)間（日期型）請(qǐng)完成以下預(yù)處理任務(wù)：a.處理年齡的缺失值（選擇合適方法并說明理由）。b.處理購物次數(shù)的異常值（選擇合適方法并說明理由）。c.對(duì)會(huì)員等級(jí)進(jìn)行編碼（選擇合適方法并說明理由）。d.將注冊(cè)時(shí)間轉(zhuǎn)換為時(shí)間特征（如月份、是否周末等）。2.特征工程任務(wù)：假設(shè)你有一份金融欺詐檢測(cè)數(shù)據(jù)集，包含以下字段：-交易金額（數(shù)值型）-交易時(shí)間（時(shí)間型）-交易地點(diǎn)（分類特征）-交易類型（分類特征）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)至少三個(gè)新的特征，并說明其意義。答案與解析一、單選題答案1.C2.A3.B4.C5.C6.C7.D8.C9.A10.D解析：1.插值法（如均值、中位數(shù)填充）是處理缺失值的標(biāo)準(zhǔn)方法。2.One-Hot編碼會(huì)為每個(gè)類別創(chuàng)建新列，導(dǎo)致維度急劇增加。3.StandardScaler通過減去均值除以標(biāo)準(zhǔn)差實(shí)現(xiàn)中心化，而MinMaxScaler將數(shù)據(jù)壓縮到[0,1]區(qū)間。5.相關(guān)性分析屬于過濾法，通過統(tǒng)計(jì)指標(biāo)篩選特征。6.二進(jìn)制編碼用稀疏向量表示類別，適合高維稀疏數(shù)據(jù)。7.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換可能丟失精度（如將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)為整數(shù)）。8.ARIMA模型是預(yù)測(cè)模型，不屬于分解方法。9.特征生成（如多項(xiàng)式特征）屬于生成式方法。10.K-means聚類是聚類算法，不屬于文本向量化。二、多選題答案1.A,B,C2.B,C3.A,B,C,D4.A,B,C5.A,B,C6.A,B,C,D7.B,C,D8.A,B,C,D9.A,B,C,D10.A,B,C,D解析：1.中心化方法包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化。2.有序特征適合LabelEncoding或序數(shù)映射，One-Hot不適用。3.異常值處理方法多樣，包括刪除、限制、模型檢測(cè)或替換。6.文本特征工程方法涵蓋多種向量化與主題建模技術(shù)。9.稀疏數(shù)據(jù)編碼以低維度表示類別，如二進(jìn)制、哈?；蚰繕?biāo)編碼。三、簡答題答案1.One-Hot編碼優(yōu)缺點(diǎn)：-優(yōu)點(diǎn)：無序特征編碼，避免模型假設(shè)順序關(guān)系。-缺點(diǎn)：維度爆炸（類別多時(shí)無效）。-適用場(chǎng)景：分類特征無順序關(guān)系（如性別、城市）。2.標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化區(qū)別：-標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）：均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，適合高斯分布數(shù)據(jù)。-歸一化（Min-Max）：縮放到[0,1]，適合無序數(shù)據(jù)。-使用場(chǎng)景：標(biāo)準(zhǔn)化適用于正態(tài)分布數(shù)據(jù)（如模型假設(shè)），歸一化適用于無約束數(shù)值。3.異常值檢測(cè)方法：-IQR：基于四分位數(shù)，計(jì)算上下界，剔除超出范圍的值。-Z-score：計(jì)算偏離均值的標(biāo)準(zhǔn)差倍數(shù)，通常>3為異常。-基于模型：如孤立森林，通過樹模型識(shí)別異常點(diǎn)。4.特征選擇方法：-過濾法：基于統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如方差閾值、相關(guān)性）。-包裹法：結(jié)合模型評(píng)分（如RFE遞歸消除）。-嵌入法：模型自帶選擇（如Lasso正則化）。5.停用詞處理方法：-方法一：手動(dòng)過濾（如“的”“了”）。-方法二：使用工具（如NLTK、spaCy內(nèi)置停用詞表）。6.時(shí)間序列差分處理：-原理：計(jì)算相鄰時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)差值，消除趨勢(shì)或季節(jié)性。-作用：使數(shù)據(jù)平穩(wěn)，便于模型擬合。四、操作題答案1.數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)：a.年齡缺失值處理：-方法：用中位數(shù)填充（年齡分布可能偏態(tài)）。-理由：中位數(shù)對(duì)異常值不敏感。b.購物次數(shù)異常值處理：-方法：Winsorizing（限制上下1%為第1/99百分位數(shù)）。-理由：保留數(shù)據(jù)分布，避免極端值影響。c.會(huì)員等級(jí)編碼：-方法：TargetEncoding（用會(huì)員等級(jí)對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)化率填充）。-