2025年大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)（大數(shù)據(jù)建模）單元測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于大數(shù)據(jù)建模中常用的分類算法？（）A.決策樹B.支持向量機(jī)C.K近鄰算法D.奇異值分解2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對于缺失值的處理方法不包括（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.均值填充C.用隨機(jī)數(shù)填充D.直接忽略3.大數(shù)據(jù)建模中，評估模型性能的常用指標(biāo)不包括（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.關(guān)聯(lián)度4.關(guān)于聚類算法，以下說法正確的是（）。A.K-Means算法對初始聚類中心敏感B.DBSCAN算法不能發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇C.層次聚類算法計算復(fù)雜度低D.所有聚類算法都需要預(yù)先指定簇的數(shù)量5.以下哪個不是大數(shù)據(jù)建模中數(shù)據(jù)可視化的作用？（）A.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律B.提高模型訓(xùn)練速度C.幫助理解數(shù)據(jù)D.展示分析結(jié)果6.在構(gòu)建決策樹模型時，選擇劃分屬性的依據(jù)通常是（）。A.信息增益B.基尼指數(shù)C.A和B都有可能D.以上都不對7.對于大數(shù)據(jù)建模中的回歸分析，以下說法錯誤的是（）。A.線性回歸模型只能處理線性關(guān)系B.嶺回歸是一種正則化的線性回歸C.邏輯回歸可用于二分類問題D.回歸分析的目標(biāo)是預(yù)測連續(xù)型變量的值8.在大數(shù)據(jù)建模中，處理高維數(shù)據(jù)時常用的方法是（）。A.特征選擇B.數(shù)據(jù)加密C.降低樣本數(shù)量D.增加數(shù)據(jù)維度9.以下哪種模型不適合處理不平衡數(shù)據(jù)？（）A.隨機(jī)森林B.AdaBoostC.樸素貝葉斯D.支持向量機(jī)10.大數(shù)據(jù)建模中，模型融合的方法不包括（）。A.投票法B.平均法C.對抗訓(xùn)練法D.堆疊法二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題4分，每題至少有兩個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.大數(shù)據(jù)建模中，數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)容包括（）。A.去除重復(fù)數(shù)據(jù)B.處理噪聲數(shù)據(jù)C.填補(bǔ)缺失值D.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化2.以下屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的有（）。A.線性回歸B.決策樹C.K-MeansD.支持向量機(jī)3.在評估分類模型時，常用的評估指標(biāo)有（）。A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.大數(shù)據(jù)建模中，特征工程的主要內(nèi)容包括（）。A.特征提取B.特征選擇C.特征構(gòu)建D.特征轉(zhuǎn)換5.以下哪些是模型評估中常用的方法？（）A.留出法B.交叉驗(yàn)證法C.自助法D.蒙特卡洛法三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的對錯，正確的打√，錯誤的打×）1.大數(shù)據(jù)建模中，數(shù)據(jù)量越大，模型效果一定越好。（）2.決策樹模型可以處理數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)。（）3.聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，不需要預(yù)先定義類別。（）4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)歸一化可以提高模型的收斂速度。（）5.支持向量機(jī)模型只能處理線性可分的數(shù)據(jù)。（）6.大數(shù)據(jù)建模中，模型的泛化能力比訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率更重要。（）7.對于不平衡數(shù)據(jù)，過采樣和欠采樣都可以改善模型性能。（）8.線性回歸模型中的系數(shù)表示自變量和因變量之間關(guān)系的強(qiáng)度。（）9.特征選擇可以去除無關(guān)和冗余的特征，提高模型的性能。（）10.模型融合一定能提高模型的性能。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述大數(shù)據(jù)建模的一般流程。2.說明在大數(shù)據(jù)建模中，如何選擇合適的算法？3.簡述數(shù)據(jù)可視化在大數(shù)據(jù)建模中的重要性及應(yīng)用場景有哪些？五、綜合題（總共2題，每題15分，請結(jié)合所學(xué)知識，完成以下綜合問題）1.給定一個數(shù)據(jù)集，包含多個特征和一個目標(biāo)變量（類別型），請描述你會如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇與訓(xùn)練、模型評估等步驟。2.假設(shè)你正在構(gòu)建一個預(yù)測客戶是否會購買某產(chǎn)品的模型，現(xiàn)有歷史數(shù)據(jù)包含客戶的年齡、性別、收入、購買頻率等特征，以及是否購買該產(chǎn)品的標(biāo)簽。請設(shè)計一個完整的大數(shù)據(jù)建模方案，包括數(shù)據(jù)處理、模型選擇、模型優(yōu)化等內(nèi)容。答案：一、選擇題1.D2.D3.D4.A5.B6.C7.A8.A9.C10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABD3.ABC4.ABCD5.ABC三、判斷題1.×2.√3.√4.√5.×6.√7.√8.√9.√10.×四、簡答題1.大數(shù)據(jù)建模一般流程：首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，獲取相關(guān)數(shù)據(jù)；接著做數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括清洗、集成、轉(zhuǎn)換等；然后進(jìn)行特征工程，提取、選擇和構(gòu)建特征；再選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練；訓(xùn)練過程中進(jìn)行模型評估與調(diào)優(yōu)；最后部署模型并持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化。2.選擇合適算法要考慮數(shù)據(jù)特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)規(guī)模、類型、分布等；模型的應(yīng)用場景和目標(biāo)，如預(yù)測、分類、聚類等；算法的性能，如準(zhǔn)確率、效率、可擴(kuò)展性等；還要考慮算法的復(fù)雜度、是否易于理解和解釋等因素。3.重要性：幫助快速理解數(shù)據(jù)特征、模式和關(guān)系；發(fā)現(xiàn)異常和趨勢；輔助模型選擇和評估。應(yīng)用場景：探索性數(shù)據(jù)分析、展示模型結(jié)果、對比不同數(shù)據(jù)集等。五、綜合題1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：檢查數(shù)據(jù)完整性，處理缺失值，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)準(zhǔn)化。模型選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題類型，可選擇決策樹、支持向量機(jī)等。訓(xùn)練模型：劃分訓(xùn)練集和測試集，用訓(xùn)練集訓(xùn)練模型。模型評估：用測試集評估模型性能，如準(zhǔn)確率、召回率等，根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整模型參數(shù)或選擇其他模型。2.數(shù)