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宁夏2025自考[生物医药数据科学]药物数据挖掘易错题专练

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.在药物数据挖掘过程中，用于描述数据集中某个变量分布特征的统计量是（）。

A.相关系数

B.熵值

C.均值

D.中位数

2.以下哪种方法不属于常用的药物数据预处理技术？（）

A.缺失值填充

B.数据标准化

C.特征选择

D.聚类分析

3.在药物研发中，用于评估药物靶点与疾病关联性的指标是（）。

A.ROC曲线下面积（AUC）

B.相关系数

C.卡方检验

D.Fisher精确检验

4.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）

A.决策树

B.支持向量机（SVM）

C.K-means聚类

D.逻辑回归

5.在药物数据挖掘中，用于衡量模型泛化能力的指标是（）。

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.AUC

6.以下哪种方法不属于特征工程技术？（）

A.特征编码

B.特征缩放

C.特征选择

D.主成分分析（PCA）

7.在药物数据挖掘中，用于检测异常值的统计方法是（）。

A.线性回归

B.独立样本t检验

C.箱线图分析

D.相关性分析

8.以下哪种指标不属于模型评估中的性能指标？（）

A.精确率

B.召回率

C.F1分数

D.相关系数

9.在药物数据挖掘中，用于分析药物作用机制的网络分析方法是（）。

A.系统聚类

B.关联规则挖掘

C.主题模型

D.网络药理学

10.以下哪种数据库类型不适合存储药物临床试验数据？（）

A.关系型数据库

B.NoSQL数据库

C.图数据库

D.事务型数据库

二、多项选择题（每题3分，共30分）

1.药物数据挖掘的常见应用场景包括（）。

A.药物靶点发现

B.临床试验优化

C.药物不良反应预测

D.医疗资源分配

E.药物疗效评估

2.数据预处理的主要步骤包括（）。

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规约

E.模型训练

3.以下哪些属于常用的特征选择方法？（）

A.递归特征消除（RFE）

B.Lasso回归

C.决策树特征重要性

D.相关性分析

E.主成分分析（PCA）

4.在药物数据挖掘中，常用的机器学习算法包括（）。

A.线性回归

B.支持向量机（SVM）

C.K-means聚类

D.逻辑回归

E.梯度提升树（GBDT）

5.以下哪些属于常用的模型评估方法？（）

A.交叉验证

B.留一法

C.Bootstrap

D.决策树剪枝

E.网格有哪些信誉好的足球投注网站

6.药物数据挖掘中的常见数据类型包括（）。

A.临床试验数据

B.药物代谢数据

C.病理数据

D.医疗账单数据

E.药物基因组学数据

7.在药物数据挖掘中，常用的网络分析方法包括（）。

A.关联规则挖掘

B.网络药理学

C.聚类分析

D.社交网络分析

E.蛋白质相互作用网络

8.以下哪些属于常用的数据挖掘任务？（）

A.分类

B.回归

C.聚类

D.关联规则挖掘

E.异常检测

9.药物数据挖掘中的常见挑战包括（）。

A.数据质量差

B.数据维度高

C.数据稀疏性

D.模型可解释性低

E.数据隐私保护

10.以下哪些属于常用的药物数据挖掘工具？（）

A.Python

B.R

C.SQL

D.SPSS

E.TensorFlow

三、简答题（每题5分，共25分）

1.简述药物数据挖掘在宁夏生物医药产业中的应用价值。

2.简述缺失值填充的常用方法及其优缺点。

3.简述特征工程的目的是什么，并列举三种常见的特征工程技术。

4.简述模型过拟合和欠拟合的判断方法。

5.简述药物数据挖掘中的伦理问题及其应对措施。

四、论述题（每题10分，共20分）

1.结合宁夏生物医药产业的发展现状，论述药物数据挖掘在临床试验优化中的应用前景。

2.结合宁夏地区的医疗资源分布特点，论述药物数据挖掘在药物不良反应预测中的应用价值。

答案与解析

一、单项选择题

1.C

解析：均值和中位数用于描述数据集中某个变量的分布特征，而相关系数用于衡量两个变量之间的关系，熵值用于衡量数据的混乱程度，聚类分析属于无监督学习方法。

2.D

解析：数据预处理技术包括缺失值填充、数据标准化、特征选择等，而聚类分析属于无监督学习方法，不属于数据预处理范畴。

3.A

解析：ROC曲线下面积（AUC）用于评估药物靶点与疾病关联性，其他选项均不属于该场景的评估指标。

4.C

解析：K-means聚类属于无监督学习算法，而决策树、支持向量机和逻辑回归均属于监督学习算法。

5.D

解析：AUC用于衡量模型的泛化能力，而准确率、召回率