2026年數(shù)據(jù)科學(xué)競賽試題：機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用與實(shí)踐題第一部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程（共3題，每題10分）1.數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理背景：某電商平臺(tái)收集了2023年11月至2024年4月的用戶購買行為數(shù)據(jù)，用于分析用戶消費(fèi)偏好。數(shù)據(jù)包含用戶ID、商品類別、購買金額、購買時(shí)間、用戶性別、年齡等字段。部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失值，具體如下：-商品類別：缺失5%-購買金額：缺失2%-用戶性別：缺失1%-年齡：缺失8%要求：（1）針對(duì)不同類型的缺失值，分別提出合理的填充方法（商品類別、購買金額、用戶性別、年齡）。（2）解釋為何選擇這些填充方法，并說明可能存在的潛在偏差。（3）若商品類別缺失比例較高，是否考慮刪除該特征？說明理由。2.特征編碼與衍生變量背景：某城市交通管理部門收集了2023年全年的交通流量數(shù)據(jù)，用于預(yù)測(cè)高峰時(shí)段擁堵情況。數(shù)據(jù)包含時(shí)間（小時(shí)）、天氣、是否節(jié)假日、道路類型等字段。部分特征為分類變量，需進(jìn)行編碼。要求：（1）針對(duì)以下特征，分別選擇合適的編碼方法：-商品類別（多分類，如“電子”、“服裝”、“家居”）-是否節(jié)假日（二分類，如“是”“否”）（2）如何從時(shí)間特征中衍生新的特征（如星期幾、是否高峰時(shí)段）？（3）解釋特征編碼對(duì)模型的影響，并說明為何選擇特定編碼方法。3.特征選擇與降維背景：某銀行收集了客戶的信用貸款數(shù)據(jù)，包括收入、年齡、負(fù)債率、信用歷史等30個(gè)特征，用于預(yù)測(cè)違約風(fēng)險(xiǎn)。但部分特征冗余度高，可能影響模型性能。要求：（1）列出至少三種特征選擇方法（過濾法、包裹法、嵌入法），并簡述其原理。（2）若使用PCA降維，如何確定主成分?jǐn)?shù)量？說明選擇依據(jù)。（3）解釋特征選擇與降維的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明在實(shí)際應(yīng)用中的注意事項(xiàng)。第二部分：監(jiān)督學(xué)習(xí)模型應(yīng)用（共5題，每題12分）4.分類問題：電商用戶流失預(yù)測(cè)背景：某電商平臺(tái)需預(yù)測(cè)用戶是否流失（1為流失，0為留存），數(shù)據(jù)包含用戶行為數(shù)據(jù)（如購買頻率、最近一次購買時(shí)間、優(yōu)惠券使用情況）等特征。要求：（1）選擇兩種適合分類問題的算法（如邏輯回歸、隨機(jī)森林），并說明選擇理由。（2）如何評(píng)估模型的分類效果？列出至少三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。（3）若模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高但召回率低，如何調(diào)整參數(shù)改善效果？5.回歸問題：房價(jià)預(yù)測(cè)背景：某房地產(chǎn)公司收集了2023年某城市的房價(jià)數(shù)據(jù)，包含房屋面積、臥室數(shù)量、地理位置（區(qū)域編碼）、裝修年限等特征，用于預(yù)測(cè)房價(jià)。要求：（1）選擇兩種適合回歸問題的算法（如線性回歸、梯度提升樹），并說明選擇理由。（2）如何處理特征之間的非線性關(guān)系？（3）若模型存在過擬合，如何緩解？列出至少兩種方法。6.異常檢測(cè)：信用卡欺詐識(shí)別背景：某銀行收集了信用卡交易數(shù)據(jù)，包含交易金額、交易時(shí)間、地點(diǎn)（經(jīng)緯度）、商戶類型等特征，用于檢測(cè)欺詐交易（1為欺詐，0為正常）。要求：（1）選擇兩種適合異常檢測(cè)的算法（如孤立森林、DBSCAN），并說明選擇理由。（2）異常檢測(cè)與分類問題的主要區(qū)別是什么？（3）若數(shù)據(jù)分布極度不平衡（欺詐樣本僅占1%），如何調(diào)整模型避免偏差？7.聚類問題：用戶分群背景：某電商平臺(tái)需根據(jù)用戶購買行為將用戶分為不同群體，數(shù)據(jù)包含購買頻率、客單價(jià)、商品類別偏好等特征。要求：（1）選擇兩種適合聚類的算法（如K-Means、層次聚類），并說明選擇理由。（2）如何確定最優(yōu)聚類數(shù)量？列出至少兩種方法。（3）解釋聚類結(jié)果的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景（如精準(zhǔn)營銷）。8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能交通信號(hào)燈控制背景：某城市需優(yōu)化交通信號(hào)燈配時(shí)，以減少擁堵并提高通行效率。數(shù)據(jù)包含車流量、等待時(shí)間、信號(hào)燈周期等特征。要求：（1）如何將此問題建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題？說明狀態(tài)、動(dòng)作、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)。（2）選擇一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法（如Q-Learning、DeepQ-Network），并說明選擇理由。（3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)在交通信號(hào)燈控制中的優(yōu)勢(shì)是什么？第三部分：無監(jiān)督學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)（共3題，每題15分）9.時(shí)間序列分析：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)背景：某電力公司收集了2023年全年的每小時(shí)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，用于預(yù)測(cè)未來負(fù)荷變化。數(shù)據(jù)包含時(shí)間、負(fù)荷量、天氣等特征。要求：（1）選擇兩種適合時(shí)間序列預(yù)測(cè)的算法（如ARIMA、LSTM），并說明選擇理由。（2）如何處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性？（3）解釋LSTM在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)。10.文本分類：新聞主題分類背景：某新聞平臺(tái)收集了2024年1月至4月的新聞文章，包含標(biāo)題、正文、發(fā)布時(shí)間等，需按主題（如政治、經(jīng)濟(jì)、體育）進(jìn)行分類。要求：（1）如何對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（如分詞、去停用詞）？（2）選擇兩種適合文本分類的算法（如樸素貝葉斯、BERT），并說明選擇理由。（3）解釋BERT的優(yōu)勢(shì)及其在文本分類中的實(shí)際應(yīng)用。11.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系分析背景：某社交平臺(tái)收集了用戶之間的關(guān)注關(guān)系數(shù)據(jù)，需分析用戶群體結(jié)構(gòu)并推薦潛在好友。數(shù)據(jù)包含用戶ID、關(guān)注關(guān)系、互動(dòng)頻率等。要求：（1）如何將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖結(jié)構(gòu)？（2）選擇一種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如GCN），并說明其原理。（3）解釋圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在社交網(wǎng)絡(luò)分析中的優(yōu)勢(shì)。答案與解析第一部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程1.數(shù)據(jù)清洗與缺失值處理（1）填充方法：-商品類別：眾數(shù)填充（因分類變量缺失比例不高，眾數(shù)填充能保持分布穩(wěn)定）-購買金額：均值填充（金額數(shù)據(jù)近似正態(tài)分布，均值填充影響較?。?用戶性別：模式填充（缺失比例低，可假設(shè)數(shù)據(jù)完整性）-年齡：分位數(shù)填充（按用戶年齡段填充對(duì)應(yīng)分位數(shù)，避免極端值影響）（2）潛在偏差：眾數(shù)填充可能忽略稀有類別，均值填充可能受極端值影響。（3）是否刪除：若缺失比例過高（如>10%），建議刪除該特征，或結(jié)合其他特征重建。2.特征編碼與衍生變量（1）編碼方法：-商品類別：One-Hot編碼（無序分類）-是否節(jié)假日：標(biāo)簽編碼（二分類，0/1）（2）衍生特征：-星期幾：從時(shí)間中提取，可增強(qiáng)周期性規(guī)律。-是否高峰時(shí)段：根據(jù)時(shí)間段劃分（如早高峰7-9點(diǎn)，晚高峰17-19點(diǎn)）。（3）編碼影響：One-Hot避免特征排序假設(shè)，標(biāo)簽編碼減少維度。3.特征選擇與降維（1）特征選擇方法：-過濾法：方差分析（選擇與目標(biāo)關(guān)聯(lián)強(qiáng)的特征）-包裹法：遞歸特征消除（結(jié)合模型評(píng)分動(dòng)態(tài)選擇）-嵌入法：Lasso回歸（自動(dòng)懲罰冗余特征）（2）PCA主成分?jǐn)?shù)量：通過肘部法則或解釋方差率確定。（3）優(yōu)缺點(diǎn)：特征選擇直接減少維度，降維保留原始信息但可能丟失細(xì)節(jié)。第二部分：監(jiān)督學(xué)習(xí)模型應(yīng)用4.分類問題：電商用戶流失預(yù)測(cè)（1）算法選擇：邏輯回歸（線性關(guān)系）、隨機(jī)森林（處理非線性）。（2）評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。（3）調(diào)整策略：增加正則化或采樣（如SMOTE）。5.回歸問題：房價(jià)預(yù)測(cè)（1）算法選擇：線性回歸（簡單高效）、梯度提升樹（強(qiáng)非線性擬合）。（2）處理非線性：多項(xiàng)式特征或核函數(shù)。（3）過擬合緩解：增加數(shù)據(jù)量、交叉驗(yàn)證或正則化。6.異常檢測(cè)：信用卡欺詐識(shí)別（1）算法選擇：孤立森林（效率高）、DBSCAN（無標(biāo)簽聚類）。（2）區(qū)別：異常檢測(cè)關(guān)注“不同”樣本，分類關(guān)注“歸屬”。（3）調(diào)整策略：采樣（如過采樣少數(shù)類）或代價(jià)敏感學(xué)習(xí)。7.聚類問題：用戶分群（1）算法選擇：K-Means（可擴(kuò)展）、層次聚類（解釋性強(qiáng)）。（2）聚類數(shù)量：肘部法則或輪廓系數(shù)。（3）應(yīng)用場(chǎng)景：根據(jù)分群制定差異化營銷策略。8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能交通信號(hào)燈控制（1）建模：狀態(tài)（車流量）、動(dòng)作（信號(hào)燈配時(shí)）、獎(jiǎng)勵(lì)（通行效率）。（2）算法選擇：Q-Learning（簡單易實(shí)現(xiàn)）、DQN（處理復(fù)雜狀態(tài)空間）。（3）優(yōu)勢(shì)：動(dòng)態(tài)適應(yīng)環(huán)境變化，無需標(biāo)注數(shù)據(jù)。第三部分：無監(jiān)督學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)9.時(shí)間序列分析：電力負(fù)荷預(yù)測(cè)（1）算法選擇：ARIMA（傳統(tǒng)方法）、LSTM（處理長期依賴）。（2）季節(jié)性處理：加入季節(jié)性虛擬變量或使用SARIMA模型。（3）LSTM優(yōu)勢(shì)：捕捉時(shí)間序列動(dòng)態(tài)變化。10.文本分類：新聞主題分類（1）預(yù)處理：分詞（如jieba）、去停用詞。