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2025年征信考试题库(征信数据分析挖掘)——必威体育精装版考点解析与试题

姓名：__________考号：__________

题号

一

二

三

四

五

总分

评分

一、单选题(共10题)

1.征信数据挖掘中，什么是特征选择的关键步骤？()

A.特征提取

B.特征选择

C.特征标准化

D.特征降维

2.在信用评分模型中，哪个指标通常用来评估模型的性能？()

A.准确率

B.精确率

C.AUC

D.灵敏度

3.以下哪个算法不属于监督学习算法？()

A.决策树

B.K-最近邻

C.主成分分析

D.随机森林

4.在信用评分模型中，什么是特征工程的重要目标？()

A.减少数据噪声

B.增加模型复杂度

C.增加特征维度

D.减少特征数量

5.什么是数据挖掘中的过拟合问题？()

A.模型无法预测未知数据

B.模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现差

C.模型在测试数据上表现很好，但在训练数据上表现差

D.模型预测准确率很高

6.在信用评分模型中，哪种特征对模型预测能力影响较大？()

A.信用历史长度

B.信用额度

C.逾期记录

D.信用评分

7.以下哪种方法可以用于提高模型的泛化能力？()

A.增加模型复杂度

B.使用更多的训练数据

C.降低模型复杂度

D.使用更复杂的特征工程方法

8.什么是交叉验证？()

A.使用一个数据集进行训练和测试

B.使用多个数据集进行训练和测试

C.将数据集分成训练集和验证集

D.将数据集分成训练集、验证集和测试集

9.在信用评分模型中，以下哪种特征可能会引入数据偏差？()

A.年龄

B.性别

C.收入

D.婚姻状况

10.什么是特征工程中的维度灾难？()

A.数据集中的特征数量远大于样本数量

B.特征之间的相关性很高

C.特征值较大或较小

D.数据集中的噪声较多

二、多选题(共5题)

11.征信数据分析挖掘中，以下哪些方法可以用来处理缺失值？()

A.删除含有缺失值的记录

B.使用均值、中位数或众数填充

C.使用模型预测缺失值

D.忽略缺失值

12.在信用评分模型中，以下哪些特征通常被认为是风险因素？()

A.逾期记录

B.信用额度

C.收入水平

D.职业稳定性

E.年龄

13.以下哪些方法可以用来评估信用评分模型的性能？()

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.AUC

E.F1分数

14.在特征工程中，以下哪些步骤有助于提高模型的泛化能力？()

A.特征选择

B.特征标准化

C.特征组合

D.特征降维

E.特征编码

15.以下哪些是信用评分模型中常见的模型类型？()

A.线性模型

B.决策树

C.随机森林

D.支持向量机

E.神经网络

三、填空题(共5题)

16.在征信数据挖掘中，通过将原始数据进行转换，以便更好地反映数据的内在结构或关系的步骤称为______。

17.信用评分模型中，用于评估模型对正类预测能力的指标是______。

18.在进行信用评分模型的训练时，为了防止模型过拟合，常用的正则化技术包括______。

19.在征信数据分析中，用于描述借款人过去还款行为的数据称为______。

20.在数据挖掘过程中，将数据集分为训练集、验证集和测试集的目的是为了______。

四、判断题(共5题)

21.在征信数据分析中，逾期记录越多，借款人的信用风险越高。()

A.正确B.错误

22.信用评分模型的AUC值越高，模型的性能越好。()

A.正确B.错误

23.特征工程的所有步骤都是手动完成的。()

A.正确B.错误

24.在信用评分模型中，借款人的收入水平与信用风险没有直接关系。()

A.正确B.错误

25.数据挖掘中的过拟合现象可以通过增加训练数据量来解决。()

A.正确B.错误

五、简单题(共5题)

26.请简述征信数据分析挖掘中常用的数据预处理步骤。

27.解释信用评分模型中的混淆矩阵及其四个组成部分。

28.描述在征信数据分析中如何处理缺失值。

29.为什么特征选择在征信数据分析中非常重要？

30.在信用评分模型中，如何评估模型的稳定性和鲁棒性？

2025年征信考试题库(征信数据分析挖掘)——必威体育精装版考点解析与试题

一、单选题(共10题)

1.【答案】B

【解