2025年征信数据挖掘技术与应用实战试题解析试卷.docx

2025年征信数据挖掘技术与应用实战试题解析试卷

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据预处理

要求：对给定的数据集进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

1.数据清洗

a.找出并处理缺失值。

b.找出并处理异常值。

c.找出并处理重复记录。

d.对数据类型进行转换。

2.数据集成

a.合并具有相同属性的数据表。

b.合并具有相同属性的数据行。

c.合并具有不同属性的数据表。

d.合并具有不同属性的数据行。

3.数据变换

a.对数值型数据进行归一化处理。

b.对数值型数据进行标准化处理。

c.对类别型数据进行编码处理。

d.对类别型数据进行转换处理。

4.数据规约

a.使用主成分分析（PCA）对数据进行降维。

b.使用因子分析对数据进行降维。

c.使用聚类算法对数据进行降维。

d.使用自编码器对数据进行降维。

二、特征选择

要求：对预处理后的数据集进行特征选择，选择对目标变量影响较大的特征。

1.基于单变量统计方法

a.计算特征与目标变量的相关系数。

b.计算特征与目标变量的互信息。

c.计算特征与目标变量的卡方值。

d.计算特征与目标变量的曼哈顿距离。

2.基于模型选择方法

a.使用决策树进行特征选择。

b.使用随机森林进行特征选择。

c.使用支持向量机进行特征选择。

d.使用神经网络进行特征选择。

3.基于嵌入方法

a.使用词袋模型进行特征选择。

b.使用TF-IDF进行特征选择。

c.使用Word2Vec进行特征选择。

d.使用BERT进行特征选择。

4.基于递归特征消除（RFE）方法

a.使用决策树进行递归特征消除。

b.使用随机森林进行递归特征消除。

c.使用支持向量机进行递归特征消除。

d.使用神经网络进行递归特征消除。

三、模型训练与评估

要求：使用选定的特征对数据集进行模型训练，并对模型进行评估。

1.选择合适的机器学习算法

a.决策树

b.随机森林

c.支持向量机

d.神经网络

2.模型训练

a.划分训练集和测试集。

b.使用训练集对模型进行训练。

c.使用交叉验证方法优化模型参数。

3.模型评估

a.计算准确率、召回率、F1值等指标。

b.使用混淆矩阵对模型进行可视化评估。

c.使用ROC曲线和AUC值对模型进行评估。

四、模型优化与调参

要求：针对训练好的模型，进行参数调整和优化，以提高模型的性能。

1.参数调整

a.调整学习率。

b.调整正则化参数。

c.调整激活函数参数。

d.调整批量大小。

2.调参方法

a.使用网格有哪些信誉好的足球投注网站（GridSearch）。

b.使用随机有哪些信誉好的足球投注网站（RandomSearch）。

c.使用贝叶斯优化。

d.使用遗传算法。

3.模型融合

a.使用堆叠（Stacking）。

b.使用集成学习（EnsembleLearning）。

c.使用特征选择和特征提取。

d.使用迁移学习。

4.超参数优化

a.使用遗传算法进行超参数优化。

b.使用贝叶斯优化进行超参数优化。

c.使用网格有哪些信誉好的足球投注网站进行超参数优化。

d.使用随机有哪些信誉好的足球投注网站进行超参数优化。

5.模型验证

a.使用交叉验证（Cross-Validation）。

b.使用K折交叉验证。

c.使用留一法（Leave-One-Out）。

d.使用分层抽样。

五、模型部署与监控

要求：将训练好的模型部署到实际应用中，并对模型进行实时监控和更新。

1.模型部署

a.将模型转换为可部署的格式。

b.使用模型服务器进行模型部署。

c.使用容器化技术进行模型部署。

d.使用云服务进行模型部署。

2.模型监控

a.监控模型性能指标。

b.监控模型输入输出。

c.监控模型运行时间。

d.监控模型资源消耗。

3.模型更新

a.定期更新模型。

b.根据新数据更新模型。

c.根据用户反馈更新模型。

d.