2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法决策树实战试题.docx

2025年大数据分析师职业技能测试卷：数据挖掘算法决策树实战试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据挖掘算法决策树基础知识

要求：请根据所学知识，选择正确的答案。

1.决策树是一种常用的数据挖掘算法，以下哪个选项不是决策树的特点？

A.自底向上构建

B.基于特征选择

C.非监督学习

D.易于理解和解释

2.在决策树中，以下哪个选项不是影响树模型性能的因素？

A.切分准则

B.树的深度

C.特征重要性

D.样本数量

3.决策树中的叶节点通常表示什么？

A.树的根节点

B.树的内部节点

C.树的叶节点

D.树的分支节点

4.在决策树中，以下哪个选项不是剪枝的目的？

A.提高模型的泛化能力

B.减少模型复杂度

C.增加模型准确率

D.减少模型训练时间

5.决策树剪枝的方法有哪几种？

A.预剪枝

B.后剪枝

C.以上都是

D.以上都不是

6.在决策树中，以下哪个选项不是剪枝过程中需要考虑的因素？

A.树的深度

B.特征重要性

C.样本数量

D.树的分支节点

7.决策树中的信息增益是基于什么原理计算出来的？

A.特征选择

B.特征重要性

C.样本数量

D.树的分支节点

8.在决策树中，以下哪个选项不是剪枝过程中需要考虑的因素？

A.树的深度

B.特征重要性

C.样本数量

D.树的分支节点

9.决策树中的剪枝方法有哪些？

A.预剪枝

B.后剪枝

C.以上都是

D.以上都不是

10.在决策树中，以下哪个选项不是剪枝的目的？

A.提高模型的泛化能力

B.减少模型复杂度

C.增加模型准确率

D.减少模型训练时间

二、决策树算法实战

要求：请根据所学知识，选择正确的答案。

1.以下哪个算法不是决策树算法？

A.ID3

B.C4.5

C.CART

D.KNN

2.ID3算法中，信息增益的计算公式是什么？

A.Entropy(H)-Entropy(H(S|A))

B.Entropy(H(S|A))-Entropy(H)

C.Entropy(H)-Entropy(H(S))

D.Entropy(H(S))-Entropy(H(S|A))

3.C4.5算法中，剪枝的目的是什么？

A.提高模型的泛化能力

B.减少模型复杂度

C.增加模型准确率

D.减少模型训练时间

4.CART算法中，如何确定最优的切分点？

A.基于信息增益

B.基于基尼指数

C.基于熵

D.以上都是

5.在决策树中，以下哪个选项不是影响模型性能的因素？

A.切分准则

B.树的深度

C.特征重要性

D.样本数量

6.决策树中的剪枝方法有哪些？

A.预剪枝

B.后剪枝

C.以上都是

D.以上都不是

7.在决策树中，以下哪个选项不是剪枝的目的？

A.提高模型的泛化能力

B.减少模型复杂度

C.增加模型准确率

D.减少模型训练时间

8.决策树中的信息增益是基于什么原理计算出来的？

A.特征选择

B.特征重要性

C.样本数量

D.树的分支节点

9.在决策树中，以下哪个选项不是剪枝过程中需要考虑的因素？

A.树的深度

B.特征重要性

C.样本数量

D.树的分支节点

10.决策树中的剪枝方法有哪些？

A.预剪枝

B.后剪枝

C.以上都是

D.以上都不是

四、决策树在数据挖掘中的应用

要求：请根据所学知识，选择正确的答案。

1.决策树在数据挖掘中主要用于以下哪个方面？

A.聚类分析

B.关联规则挖掘

C.分类

D.聚类

2.决策树在数据挖掘中的优点有哪些？

A.易于理解和解释

B.可以处理非数值型数据

C.可以处理缺失值

D.以上都是

3.决策树在数据挖掘中的缺点有哪些？

A.容易过拟合

B.难以处理高维数据

C.难以解释

D.以上都是

4.决策树在数据挖掘中的应用场景有哪些？

A.信用评分

B.欺诈检测

C.客户细分