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2025年大学《金融工程-金融大数据建模》考试备考试题及答案解析?

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.金融大数据建模中，用于描述数据分布特征的统计量不包括（）

A.均值

B.中位数

C.方差

D.相关系数

答案：D

解析：均值、中位数和方差都是描述数据分布特征的统计量，分别反映数据的集中趋势和离散程度。相关系数用于描述两个变量之间的线性关系，不是描述单一数据分布特征的统计量。

2.在金融大数据建模中，处理缺失值的方法不包括（）

A.删除含有缺失值的样本

B.使用均值或中位数填充

C.使用回归模型预测缺失值

D.将缺失值视为一个单独的类别

答案：D

解析：删除含有缺失值的样本、使用均值或中位数填充、使用回归模型预测缺失值都是常见的处理缺失值的方法。将缺失值视为一个单独的类别通常用于分类问题，而不是数值型数据的处理。

3.金融大数据建模中，用于衡量模型拟合优度的指标不包括（）

A.R平方

B.决策树深度

C.均方误差

D.平均绝对误差

答案：B

解析：R平方、均方误差和平均绝对误差都是常用的衡量模型拟合优度的指标，而决策树深度是描述决策树模型复杂度的指标，与模型拟合优度无关。

4.在金融大数据建模中，过拟合现象的主要表现是（）

A.模型训练误差较小，测试误差较大

B.模型训练误差较大，测试误差较小

C.模型训练误差和测试误差都较大

D.模型训练误差和测试误差都较小

答案：A

解析：过拟合现象是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。因此，过拟合的主要表现是模型训练误差较小，测试误差较大。

5.金融大数据建模中，用于评估分类模型性能的指标不包括（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.决策树深度

答案：D

解析：准确率、召回率和F1分数都是常用的评估分类模型性能的指标，而决策树深度是描述决策树模型复杂度的指标，与模型性能评估无关。

6.在金融大数据建模中，用于处理高维数据的降维方法不包括（）

A.主成分分析

B.线性判别分析

C.因子分析

D.决策树

答案：D

解析：主成分分析、线性判别分析和因子分析都是常用的降维方法，而决策树是一种分类算法，不是降维方法。

7.金融大数据建模中，用于衡量模型泛化能力的指标不包括（）

A.正则化参数

B.模型复杂度

C.过拟合程度

D.决策树深度

答案：D

解析：正则化参数、模型复杂度和过拟合程度都是衡量模型泛化能力的指标，而决策树深度是描述决策树模型复杂度的指标，与模型泛化能力无关。

8.在金融大数据建模中，用于处理非线性关系的模型不包括（）

A.神经网络

B.支持向量机

C.决策树

D.线性回归

答案：D

解析：神经网络、支持向量机和决策树都可以处理非线性关系，而线性回归只能处理线性关系。

9.金融大数据建模中，用于评估聚类模型性能的指标不包括（）

A.轮廓系数

B.确定系数

C.调整后的兰德指数

D.决策树深度

答案：D

解析：轮廓系数、确定系数和调整后的兰德指数都是常用的评估聚类模型性能的指标，而决策树深度是描述决策树模型复杂度的指标，与聚类模型性能评估无关。

10.在金融大数据建模中，用于处理时间序列数据的模型不包括（）

A.ARIMA模型

B.LSTM模型

C.决策树

D.GARCH模型

答案：C

解析：ARIMA模型、LSTM模型和GARCH模型都是常用的处理时间序列数据的模型，而决策树主要用于分类和回归问题，不适用于时间序列数据。

11.金融大数据建模中，用于衡量模型预测精度的指标不包括（）

A.平均绝对误差

B.均方误差

C.R平方

D.决策树深度

答案：D

解析：平均绝对误差、均方误差和R平方都是常用的衡量模型预测精度的指标，而决策树深度是描述决策树模型复杂度的指标，与模型预测精度无关。

12.在金融大数据建模中，用于处理高斯分布假设不成立的非线性模型不包括（）

A.支持向量机

B.决策树

C.神经网络

D.线性回归

答案：D

解析：支持向量机、决策树和神经网络都可以处理非线性关系和高斯分布假设不成立的情况，而线性回归是基于高斯分布假设的线性模型。

13.金融大数据建模中，用于处理类别不平衡问题的方法不包括（）

A.重采样

B.代价敏感学习

C.特征选择

D.集成学习

答案：C

解析：重采样、代价敏感学习和集成学习都是常用的处理类别不平衡问题的方法，而特征选择是用于降维和提高模型性能的方法，与类别不平衡问题处理无关。

14.在金融大数据建模中，用于评估模型稳定性的指标不包括（）

A.变异系数

B.模型复杂度

C.过拟合程度

D.决策树深度

答案