2026年數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐案例考題一、單選題（共5題，每題2分，總計(jì)10分）背景：某電商平臺(tái)希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提升用戶購(gòu)物體驗(yàn)，主要面臨用戶行為數(shù)據(jù)稀疏、特征維度高、實(shí)時(shí)性要求強(qiáng)等問(wèn)題。1.某電商平臺(tái)希望利用用戶歷史購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶未來(lái)購(gòu)買(mǎi)意向，最適合使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型是？A.決策樹(shù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.邏輯回歸2.在處理用戶行為數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種方法最適合解決數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題？A.增加采樣B.特征選擇C.降維處理（如PCA）D.以上都不對(duì)3.某電商需要實(shí)時(shí)推薦商品，以下哪種模型最適合？A.梯度提升樹(shù)（GBDT）B.隨機(jī)森林C.簡(jiǎn)單線性回歸D.深度學(xué)習(xí)模型4.某電商平臺(tái)發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買(mǎi)行為存在明顯的時(shí)序性，以下哪種特征工程方法最有效？A.一階差分B.滑動(dòng)窗口聚合C.特征交叉D.標(biāo)準(zhǔn)化處理5.在評(píng)估用戶推薦系統(tǒng)的效果時(shí)，最適合使用的指標(biāo)是？A.AUCB.F1-scoreC.MAP（平均精度均值）D.RMSE二、多選題（共5題，每題3分，總計(jì)15分）背景：某金融機(jī)構(gòu)希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行反欺詐檢測(cè)，數(shù)據(jù)包含用戶交易記錄、設(shè)備信息、地理位置等，但存在大量異常數(shù)據(jù)。6.在反欺詐檢測(cè)中，以下哪些屬于常見(jiàn)的特征工程方法？A.時(shí)間序列特征提取B.異常值檢測(cè)與處理C.特征交叉D.對(duì)數(shù)變換7.某金融機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)欺詐交易數(shù)據(jù)占比極低（約1%），以下哪些方法可以緩解類(lèi)別不平衡問(wèn)題？A.過(guò)采樣（如SMOTE）B.重權(quán)重組（調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重）C.下采樣D.集成學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林）8.在欺詐檢測(cè)中，以下哪些屬于常見(jiàn)的模型選擇？A.XGBoostB.LightGBMC.邏輯回歸D.LSTM9.某金融機(jī)構(gòu)需要驗(yàn)證模型效果，以下哪些指標(biāo)適合使用？A.Precision@10B.RecallC.AUC-PRD.LogLoss10.在處理地理位置數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪些方法可以用于特征工程？A.哈希編碼B.距離計(jì)算（如曼哈頓距離）C.地理坐標(biāo)聚類(lèi)D.經(jīng)緯度標(biāo)準(zhǔn)化三、簡(jiǎn)答題（共5題，每題4分，總計(jì)20分）背景：某共享出行平臺(tái)希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化司機(jī)調(diào)度系統(tǒng)，數(shù)據(jù)包含用戶需求、司機(jī)位置、路況信息等。11.簡(jiǎn)述特征工程在共享出行平臺(tái)中的重要性。12.解釋什么是過(guò)擬合，并說(shuō)明如何避免過(guò)擬合。13.在優(yōu)化司機(jī)調(diào)度時(shí)，如何平衡響應(yīng)速度和調(diào)度精度？14.共享出行平臺(tái)如何利用用戶反饋數(shù)據(jù)改進(jìn)模型？15.簡(jiǎn)述在線學(xué)習(xí)在共享出行平臺(tái)中的適用場(chǎng)景。四、案例分析題（共2題，每題10分，總計(jì)20分）背景1：某醫(yī)療保險(xiǎn)公司希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)客戶理賠風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)包含客戶年齡、性別、病史、理賠記錄等。16.設(shè)計(jì)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)流程，用于預(yù)測(cè)客戶理賠風(fēng)險(xiǎn)，并說(shuō)明每個(gè)步驟的合理性。（要求：包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇、評(píng)估指標(biāo)等）背景2：某城市交通管理部門(mén)希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)擁堵情況，數(shù)據(jù)包含實(shí)時(shí)車(chē)流量、天氣、道路施工信息等。17.設(shè)計(jì)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)流程，用于預(yù)測(cè)城市道路擁堵情況，并說(shuō)明每個(gè)步驟的合理性。（要求：包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇、評(píng)估指標(biāo)等）五、編程題（共1題，15分）背景：某電商希望利用用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)用戶是否購(gòu)買(mǎi)商品，數(shù)據(jù)包含用戶瀏覽記錄、購(gòu)買(mǎi)歷史、設(shè)備信息等?，F(xiàn)需完成以下任務(wù)：18.假設(shè)你已獲取用戶行為數(shù)據(jù)，請(qǐng)完成以下任務(wù)：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：處理缺失值、異常值，并進(jìn)行特征工程（至少設(shè)計(jì)3個(gè)新特征）。（2）模型訓(xùn)練：選擇合適的模型（如隨機(jī)森林或梯度提升樹(shù)），并完成訓(xùn)練。（3）模型評(píng)估：使用交叉驗(yàn)證評(píng)估模型效果，并解釋評(píng)估指標(biāo)的含義。（4）模型優(yōu)化：提出至少2種優(yōu)化方案（如調(diào)整參數(shù)或改進(jìn)特征工程）。答案與解析一、單選題答案與解析1.D.邏輯回歸解析：邏輯回歸適用于二分類(lèi)問(wèn)題（如購(gòu)買(mǎi)/不購(gòu)買(mǎi)），且計(jì)算效率高，適合處理稀疏數(shù)據(jù)。其他模型如決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更復(fù)雜，支持向量機(jī)適用于高維數(shù)據(jù)但計(jì)算成本較高。2.B.特征選擇解析：特征選擇可以剔除冗余特征，降低數(shù)據(jù)稀疏性。降維（如PCA）也有幫助，但特征選擇更直接。采樣和哈希編碼適用于特定場(chǎng)景，但特征選擇更通用。3.A.梯度提升樹(shù)（GBDT）解析：GBDT支持實(shí)時(shí)更新，適合處理時(shí)序數(shù)據(jù)。隨機(jī)森林雖然高效，但實(shí)時(shí)性稍差。線性回歸和深度學(xué)習(xí)模型不適用于推薦場(chǎng)景。4.B.滑動(dòng)窗口聚合解析：滑動(dòng)窗口可以捕捉時(shí)序依賴關(guān)系，如用戶近期行為。一階差分適用于趨勢(shì)分析，但不夠全面。特征交叉和標(biāo)準(zhǔn)化處理與時(shí)序性無(wú)關(guān)。5.C.MAP（平均精度均值）解析：MAP適用于推薦系統(tǒng)，綜合考慮排名和準(zhǔn)確率。AUC和F1-score適用于分類(lèi)問(wèn)題，RMSE適用于回歸問(wèn)題。二、多選題答案與解析6.A.時(shí)間序列特征提取、B.異常值檢測(cè)與處理、C.特征交叉解析：異常值檢測(cè)和特征交叉是反欺詐的核心技術(shù)。時(shí)間序列特征可以捕捉欺詐模式，對(duì)數(shù)變換主要用于數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)化，不是反欺詐常用方法。7.A.過(guò)采樣（如SMOTE）、B.重權(quán)重組（調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重）、C.下采樣、D.集成學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林）解析：以上方法均能有效緩解類(lèi)別不平衡問(wèn)題。SMOTE通過(guò)合成少數(shù)類(lèi)樣本，重權(quán)重組調(diào)整模型權(quán)重，下采樣減少多數(shù)類(lèi)樣本，隨機(jī)森林對(duì)不平衡數(shù)據(jù)魯棒性較好。8.A.XGBoost、B.LightGBM、C.邏輯回歸解析：XGBoost和LightGBM適用于高維數(shù)據(jù)，邏輯回歸適用于簡(jiǎn)單場(chǎng)景。LSTM不適用于欺詐檢測(cè)，因其需要長(zhǎng)時(shí)序依賴。9.A.Precision@10、B.Recall、C.AUC-PR解析：Precision@10衡量前10個(gè)推薦中有多少是正確的，Recall衡量檢測(cè)率，AUC-PR適用于不平衡數(shù)據(jù)。LogLoss主要用于回歸問(wèn)題。10.B.距離計(jì)算（如曼哈頓距離）、C.地理坐標(biāo)聚類(lèi)、D.經(jīng)緯度標(biāo)準(zhǔn)化解析：哈希編碼適用于離散特征，不適用于地理位置。距離計(jì)算和聚類(lèi)可以捕捉地理模式，標(biāo)準(zhǔn)化用于數(shù)值歸一化。三、簡(jiǎn)答題答案與解析11.特征工程在共享出行平臺(tái)中的重要性：解析：-提升模型效果：通過(guò)構(gòu)造更有意義的特征（如用戶等待時(shí)間、司機(jī)距離等），可以提高模型預(yù)測(cè)精度。-降低數(shù)據(jù)維度：減少冗余特征，避免過(guò)擬合。-增強(qiáng)業(yè)務(wù)理解：特征工程過(guò)程能幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)更深入地理解用戶需求。12.過(guò)擬合及其避免方法：解析：過(guò)擬合指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)極好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差。避免方法：-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：增加訓(xùn)練樣本。-正則化：如L1/L2懲罰。-早停（EarlyStopping）：監(jiān)控驗(yàn)證集性能，停止訓(xùn)練。13.平衡響應(yīng)速度和調(diào)度精度：解析：-響應(yīng)速度：使用輕量級(jí)模型（如決策樹(shù)），減少計(jì)算時(shí)間。-調(diào)度精度：引入優(yōu)先級(jí)機(jī)制（如訂單金額、緊急程度），但需權(quán)衡計(jì)算成本。14.利用用戶反饋改進(jìn)模型：解析：-離線評(píng)估：將用戶反饋?zhàn)鳛闃?biāo)簽，重新訓(xùn)練模型。-在線學(xué)習(xí)：動(dòng)態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，實(shí)時(shí)優(yōu)化。-A/B測(cè)試：驗(yàn)證改進(jìn)效果。15.在線學(xué)習(xí)的適用場(chǎng)景：解析：-數(shù)據(jù)持續(xù)變化（如共享出行、金融風(fēng)控）。-需要快速適應(yīng)新情況（如實(shí)時(shí)推薦、欺詐檢測(cè)）。-離線模型難以覆蓋所有場(chǎng)景（如路況變化）。四、案例分析題答案與解析16.預(yù)測(cè)客戶理賠風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)流程：解析：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：-缺失值處理：均值/中位數(shù)填充，或基于其他變量預(yù)測(cè)。-異常值處理：箱線圖檢測(cè)，剔除或分箱。-特征工程：-構(gòu)造新特征：如年齡分段、理賠次數(shù)/金額比、近一年理賠頻率。-模型選擇：-邏輯回歸（簡(jiǎn)單高效）。-XGBoost（高精度）。-評(píng)估指標(biāo)：-AUC-PR（不平衡數(shù)據(jù)）。-精確率/召回率（業(yè)務(wù)導(dǎo)向）。-優(yōu)化：-參數(shù)調(diào)優(yōu)（如學(xué)習(xí)率）。-特征選擇（如Lasso回歸）。17.預(yù)測(cè)城市道路擁堵的機(jī)器學(xué)習(xí)流程：解析：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：-時(shí)間特征：小時(shí)、工作日/周末。-異常值處理：剔除傳感器故障數(shù)據(jù)。-特征工程：-路段聚合：多路段擁堵情況合并。-天氣影響：雨雪天氣添加虛擬變量。-模型選擇：-LSTM（時(shí)序預(yù)測(cè)）。-隨機(jī)森林（多因素交互）。-評(píng)估指標(biāo)：-MAE（平均絕對(duì)誤差）。-RMSE（波動(dòng)敏感）。-優(yōu)化：-調(diào)整時(shí)間窗口大小。-引入實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)。五、編程題答案與解析18.用戶購(gòu)買(mǎi)預(yù)測(cè)編程任務(wù)：解析：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理：pythonimportpandasaspdfromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler示例代碼df=pd.read_csv('user_data.csv')df.fillna(df.mean(),inplace=True)#均值填充scaler=StandardScaler()df[['age','browsing_time']]=scaler.fit_transform(df[['age','browsing_time]])（2）特征工程：pythondf['total_purchases']=df.groupby('user_id')['purchase'].sum()df['purchase_rate']=df['purchase']/df['browsing_time']（3）模型訓(xùn)練：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreX=df.drop('purchase',axis=1)y=df['purchase']model=RandomForestClassifier()scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)（4）模型優(yōu)化：pyt