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数据建模工程师考试试卷
一、单项选择题(共10题,每题1分,共10分)
数据预处理中处理缺失值的常用方法不包括以下哪项?
A.删除含缺失值的记录
B.用特征均值填充缺失值
C.通过回归模型预测缺失值
D.直接保留缺失值用于模型训练
答案:D
解析:缺失值处理的常见方法包括删除记录(A)、统计值填充(B)、模型预测填充(C),但直接保留缺失值(D)会导致模型报错或性能下降,因此D错误。
评估分类模型时,准确率(Accuracy)最不适用于以下哪种场景?
A.类别高度不平衡(如正类占比1%)
B.二分类问题(如判断是否为垃圾邮件)
C.样本量较大的多分类任务
D.特征维度较低的分类任务
答案:A
解析:准确率在类别平衡时有效,但在高度不平衡场景(如99%负类)中,即使模型全预测负类,准确率也能达到99%,无法真实反映模型对正类的识别能力(A错误);其他场景(B、C、D)中准确率可作为参考指标。
以下哪项是模型过拟合的典型表现?
A.训练集误差低,测试集误差高
B.训练集和测试集误差均较高
C.训练集误差高,测试集误差低
D.训练集和测试集误差均较低
答案:A
解析:过拟合指模型过度学习训练数据的噪声和细节,导致对新数据(测试集)泛化能力差,表现为训练误差低、测试误差高(A正确);B是欠拟合表现,C和D不符合过拟合定义。
决策树算法中,分类任务的分裂依据通常是?
A.信息增益(InformationGain)
B.均方误差(MSE)
C.余弦相似度(CosineSimilarity)
D.交叉熵(CrossEntropy)
答案:A
解析:分类决策树常用信息增益(A)或基尼系数选择分裂特征;均方误差(B)是回归树的分裂依据;余弦相似度(C)用于衡量向量相似性;交叉熵(D)是分类模型的损失函数,非分裂依据。
特征标准化(Z-score标准化)的核心目的是?
A.消除不同特征间的量纲差异
B.增加特征的可解释性
C.减少模型训练的计算量
D.提高特征的稀疏性
答案:A
解析:标准化通过将特征转换为均值0、标准差1的分布,消除量纲(如“身高cm”与“体重kg”)对模型的影响(A正确);其他选项(B、C、D)并非标准化的核心目的。
混淆矩阵(ConfusionMatrix)中,“TP”(TruePositive)指的是?
A.真实正类被模型正确分类
B.真实负类被模型正确分类
C.真实正类被模型错误分类
D.真实负类被模型错误分类
答案:A
解析:混淆矩阵中,TP(TruePositive)表示“真实正类被正确预测为正类”(A正确);B是TN(TrueNegative),C是FN(FalseNegative),D是FP(FalsePositive)。
线性回归模型中,决定系数(R2)的取值范围是?
A.[0,1]
B.[-1,1]
C.[0,+∞)
D.无固定范围
答案:A
解析:R2衡量模型对因变量变异的解释比例,取值范围为0到1(A正确);值越接近1,模型拟合效果越好;负值表示模型比简单均值预测更差(但实际中通常不出现)。
以下哪种算法属于Bagging(自助聚合)类集成学习?
A.随机森林(RandomForest)
B.XGBoost
C.梯度提升树(GradientBoostingTree)
D.逻辑回归(LogisticRegression)
答案:A
解析:随机森林通过自助采样(Bootstrap)生成多个决策树并聚合结果,属于Bagging(A正确);XGBoost和梯度提升树是Boosting类,逻辑回归是单模型。
时间序列建模中,ARIMA模型的参数不包括以下哪项?
A.p(自回归阶数)
B.d(差分阶数)
C.q(移动平均阶数)
D.k(滞后阶数)
答案:D
解析:ARIMA(p,d,q)中,p是自回归阶数,d是差分阶数,q是移动平均阶数(A、B、C正确);k(滞后阶数)通常用于自相关函数(ACF)分析,非ARIMA参数(D错误)。
模型部署时,API接口设计的核心要求是?
A.低延迟与高并发支持
B.可视化交互界面
C.完全可解释性
D.参数动态调整频率
答案:A
解析:模型部署的核心是满足生产环境需求,如快速响应(低延迟)和处理大量请求(高并发)(A正确);可视化(B)、可解释性(C)、参数调整(D)是辅助需求,非核心。
二、多项选择题(共10题,每题2分,共20分)
数据清洗的主要内容包括?(至少2个正确选项)
A.处理缺失值
B.检测并修正异常值
C.对特征进行标准化
D.统一数据格式(如日期格式)
答案:ABD
解析:数据清洗是修正数据错误的过程,包括处理缺失值(A)、异常值(B)、格式不一
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