四川2025自考[生物医药数据科学]药物数据挖掘易错题专练.docxVIP

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四川2025自考[生物医药数据科学]药物数据挖掘易错题专练

一、单选题（每题2分，共20题）

1.在药物数据挖掘过程中，以下哪种方法不属于关联规则挖掘的范畴？

A.Apriori算法

B.FP-Growth算法

C.K-means聚类算法

D.Eclat算法

2.以下哪个指标常用于评估分类模型的预测性能？

A.相关系数

B.AUC（ROC曲线下面积）

C.方差

D.决定系数

3.在药物研发中，以下哪种数据类型最适合使用决策树进行建模？

A.时间序列数据

B.图像数据

C.分类数据

D.稀疏数据

4.以下哪个软件常用于药物数据挖掘中的统计分析？

A.SPSS

B.AutoCAD

C.MATLAB

D.PowerPoint

5.在药物临床试验数据中，以下哪个变量属于分类变量？

A.体重（kg）

B.血压（mmHg）

C.性别（男/女）

D.年龄（岁）

6.以下哪种算法属于无监督学习算法？

A.逻辑回归

B.线性回归

C.K-means聚类

D.支持向量机

7.在药物数据挖掘中，以下哪种方法常用于处理缺失值？

A.均值填充

B.回归插补

C.K最近邻填充

D.以上都是

8.以下哪个指标用于评估聚类算法的分离效果？

A.轮廓系数

B.AUC

C.F1分数

D.相关系数

9.在药物数据挖掘中，以下哪种模型常用于预测连续型变量？

A.逻辑回归

B.线性回归

C.决策树

D.K-means聚类

10.以下哪种方法属于特征选择技术？

A.主成分分析（PCA）

B.Lasso回归

C.K-means聚类

D.决策树

二、多选题（每题3分，共10题）

1.以下哪些属于药物数据挖掘的常见应用领域？

A.药物靶点发现

B.临床试验数据分析

C.药物不良反应预测

D.医疗资源分配

2.在药物数据挖掘中，以下哪些属于常用数据预处理方法？

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据规约

3.以下哪些属于分类算法？

A.逻辑回归

B.决策树

C.K-means聚类

D.支持向量机

4.在药物数据挖掘中，以下哪些属于特征工程的方法？

A.特征缩放

B.特征编码

C.特征交叉

D.特征选择

5.以下哪些属于评估聚类算法性能的指标？

A.轮廓系数

B.Calinski-Harabasz指数

C.AUC

D.Silhouette系数

6.在药物临床试验数据中，以下哪些属于连续型变量？

A.血糖（mmol/L）

B.体温（℃）

C.性别（男/女）

D.剂量（mg）

7.以下哪些属于关联规则挖掘的算法？

A.Apriori

B.FP-Growth

C.Eclat

D.K-means

8.在药物数据挖掘中，以下哪些属于常用机器学习模型？

A.线性回归

B.支持向量机

C.决策树

D.神经网络

9.以下哪些属于数据挖掘中的分类问题？

A.诊断疾病

B.预测药物疗效

C.识别药物不良反应

D.分析基因表达

10.以下哪些属于数据挖掘中的聚类问题？

A.顾客分群

B.药物靶点分类

C.临床试验分组

D.疾病分型

三、判断题（每题1分，共10题）

1.药物数据挖掘可以帮助发现新的药物靶点。（√）

2.决策树算法适用于处理大规模药物数据。（×）

3.关联规则挖掘可以发现药物之间的潜在关联。（√）

4.缺失值处理是药物数据挖掘的重要步骤。（√）

5.K-means聚类算法属于监督学习算法。（×）

6.AUC值越高，模型的预测性能越好。（√）

7.药物数据挖掘可以帮助优化临床试验设计。（√）

8.逻辑回归适用于预测分类变量。（√）

9.特征工程可以提高模型的预测精度。（√）

10.药物数据挖掘可以完全替代传统药物研发方法。（×）

四、简答题（每题5分，共5题）

1.简述药物数据挖掘在临床试验数据分析中的应用。

2.解释关联规则挖掘的基本原理。

3.描述K-means聚类算法的工作流程。

4.说明特征工程在药物数据挖掘中的重要性。

5.分析药物数据挖掘中缺失值处理的方法及其优缺点。

五、论述题（每题10分，共2题）

1.结合四川生物医药产业的实际情况，论述药物数据挖掘的应用前景。

2.阐述药物数据挖掘中的伦理问题及其应对措施。

答案与解析

一、单选题答案与解析

1.C

-解析：K-means聚类算法属于聚类算法，不属于关联规则挖掘方法。Apriori、FP-Growth和Eclat都是关联规则挖掘算法。

2.B

-解析：AUC（ROC曲线下面积）是评估分类模型性能的常用指标，其他选项不适用于分类