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基于大数据的预测模型构建考核试卷

考生姓名：答题日期：得分：判卷人：

本次考核旨在评估考生对基于大数据的预测模型构建方法的掌握程度，包括数据预处理、特征选择、模型选择和评估等关键步骤。

一、单项选择题（本题共30小题，每小题0.5分，共15分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）

1.大数据预测模型构建的第一步是（）

A.模型选择

B.数据预处理

C.特征工程

D.模型评估

2.以下哪个不是数据预处理的步骤？（）

A.缺失值处理

B.异常值处理

C.数据标准化

D.模型选择

3.特征选择中常用的过滤方法不包括（）

A.相关性分析

B.主成分分析

C.递归特征消除

D.随机森林

4.以下哪个算法不属于机器学习中的监督学习算法？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.聚类算法

D.线性回归

5.下列哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）

A.平均绝对误差

B.均方根误差

C.准确率

D.相关系数

6.在进行特征工程时，以下哪种方法可以增加模型的泛化能力？（）

A.特征提取

B.特征选择

C.特征缩放

D.特征组合

7.以下哪个不是K-均值聚类的特点？（）

A.无需指定类别数量

B.适用于小规模数据集

C.简单易实现

D.能够发现聚类中心

8.以下哪个不是时间序列分析中的自回归模型？（）

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.LASSO回归

9.以下哪种方法常用于处理非平衡数据？（）

A.过采样

B.剔除

C.欠采样

D.数据增强

10.以下哪个不是深度学习中的神经网络类型？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.支持向量机

D.生成对抗网络

11.在进行数据预处理时，以下哪种方法可以减少噪声？（）

A.数据标准化

B.数据归一化

C.数据平滑

D.数据压缩

12.以下哪个不是模型评估中的混淆矩阵指标？（）

A.真阳性率

B.真阴性率

C.精确率

D.假阳性率

13.以下哪种方法可以解决过拟合问题？（）

A.增加数据量

B.交叉验证

C.简化模型

D.使用正则化

14.以下哪个不是特征选择中的包裹法？（）

A.递归特征消除

B.特征选择

C.递归特征提取

D.特征组合

15.在进行时间序列预测时，以下哪种方法不适用于非平稳时间序列？（）

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.LSTM模型

16.以下哪个不是随机森林的特点？（）

A.可以处理高维数据

B.可以处理非平衡数据

C.具有良好的泛化能力

D.训练速度快

17.在进行数据预处理时，以下哪种方法可以处理缺失值？（）

A.填充

B.删除

C.替换

D.以上都是

18.以下哪个不是支持向量机的核心思想？（）

A.最大间隔

B.最小损失

C.拉格朗日乘子

D.核函数

19.以下哪种方法常用于处理文本数据？（）

A.TF-IDF

B.词袋模型

C.主题模型

D.以上都是

20.在进行模型评估时，以下哪个不是交叉验证的步骤？（）

A.划分数据集

B.训练模型

C.测试模型

D.调整参数

21.以下哪种算法不属于无监督学习算法？（）

A.K-均值聚类

B.主成分分析

C.决策树

D.聚类算法

22.在进行特征工程时，以下哪种方法可以降低特征维度？（）

A.特征提取

B.特征选择

C.特征组合

D.特征缩放

23.以下哪个不是深度学习中的损失函数？（）

A.交叉熵

B.均方误差

C.稀疏损失

D.真值损失

24.在进行数据预处理时，以下哪种方法可以处理异常值？（）

A.填充

B.删除

C.替换

D.保留

25.以下哪个不是神经网络中的激活函数？（）

A.ReLU

B.Sigmoid

C.Tanh

D.逻辑回归

26.在进行时间序列预测时，以下哪种方法适用于短期预测？（）

A.AR模型

B.MA模型

C.ARIMA模型

D.LSTM模型

27.以下哪种方法可以处理不平衡数据？（）

A.过采样

B.欠采样

C.交叉验证

D.特征选择

28.以下哪个不是深度学习中的优化算法？（）

A.梯度下降

B.动量优化

C.Adam优化

D.随机梯度下降

29.在进行特征工程时，以下哪种方法可以增加模型的可解释性？（）

A.特征提取

B.特征选择

C.特征组合

D.特征缩放

30.以下哪个不是模型评估中的评价