2025年征信信用评分模型实践操作试题集

2025年征信信用评分模型实践操作试题集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理要求：请根据给定的数据集，完成数据预处理任务，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。1.给定以下数据集，请处理缺失值：数据集：[10,20,30,None,40,50,60,70,80,90]2.给定以下数据集，请处理异常值：数据集：[10,20,30,40,500,60,70,80,90,100]3.给定以下数据集，请将数据类型转换为整数类型：数据集：['10','20','30','40','50','60','70','80','90','100']4.给定以下数据集，请将数据集中的字符串转换为日期格式：数据集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']5.给定以下数据集，请将数据集中的负数转换为0：数据集：[-10,-20,-30,-40,-50,-60,-70,-80,-90,-100]6.给定以下数据集，请将数据集中的空字符串转换为空值：数据集：['','abc','123','','xyz','','pqr','','stu']7.给定以下数据集，请将数据集中的重复值删除：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,10,20,30,40,50]8.给定以下数据集，请将数据集中的非数字字符去除：数据集：['abc123','xyz789','pqr456','stu012']9.给定以下数据集，请将数据集中的数字字符去除：数据集：['abc','xyz','pqr','stu']10.给定以下数据集，请将数据集中的空值替换为平均值：数据集：[10,20,None,40,50,60,70,80,90,100]二、特征工程要求：请根据给定的数据集，完成特征工程任务，包括特征提取、特征转换等。1.给定以下数据集，请提取日期特征（年、月、日）：数据集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']2.给定以下数据集，请提取文本特征（长度、字符数、数字数）：数据集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']3.给定以下数据集，请提取数值特征（均值、方差、标准差）：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]4.给定以下数据集，请提取分类特征（类别标签）：数据集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']5.给定以下数据集，请提取时间序列特征（趋势、季节性、周期性）：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]6.给定以下数据集，请提取文本特征（词频、TF-IDF）：数据集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']7.给定以下数据集，请提取数值特征（最大值、最小值、中位数）：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]8.给定以下数据集，请提取分类特征（二分类、多分类）：数据集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']9.给定以下数据集，请提取时间序列特征（趋势、季节性、周期性）：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]10.给定以下数据集，请提取文本特征（词频、TF-IDF）：数据集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']三、模型训练要求：请根据给定的数据集，选择合适的模型进行训练，并评估模型的性能。1.给定以下数据集，请使用决策树模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]2.给定以下数据集，请使用随机森林模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]3.给定以下数据集，请使用支持向量机模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]4.给定以下数据集，请使用K最近邻模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]5.给定以下数据集，请使用朴素贝叶斯模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]6.给定以下数据集，请使用逻辑回归模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]7.给定以下数据集，请使用神经网络模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]8.给定以下数据集，请使用XGBoost模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]9.给定以下数据集，请使用LightGBM模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]10.给定以下数据集，请使用CatBoost模型进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]四、模型调优要求：请针对第三题中所使用的模型进行参数调优，并使用交叉验证方法评估调优后的模型性能。1.对于使用决策树模型的第四题，请调整以下参数，并使用交叉验证评估性能：-`max_depth`:决策树的最大深度。-`min_samples_split`:内部节点再划分所需最小样本数。-`min_samples_leaf`:叶节点最小样本数。2.对于使用随机森林模型的第五题，请调整以下参数，并使用交叉验证评估性能：-`n_estimators`:随机森林中决策树的数量。-`max_features`:构建随机树时考虑的特征数量。-`min_samples_split`:内部节点再划分所需最小样本数。3.对于使用支持向量机模型的第六题，请调整以下参数，并使用交叉验证评估性能：-`C`:正则化参数。-`kernel`:核函数类型。-`gamma`:核函数系数。五、模型评估要求：请使用以下评估指标对第三题中调优后的模型进行评估，并比较不同模型的性能。1.计算第四题决策树模型的准确率、召回率、F1分数。2.计算第五题随机森林模型的准确率、召回率、F1分数。3.计算第六题支持向量机模型的准确率、召回率、F1分数。六、模型部署要求：请针对第三题中表现最好的模型，完成以下部署任务：1.将模型保存为可部署的格式，如PMML或ONNX。2.创建一个简单的Web服务，使用Flask或Django框架，以便用户可以通过HTTP请求进行预测。3.编写一个用户界面，允许用户输入特征值，并显示模型的预测结果。本次试卷答案如下：一、数据预处理1.处理缺失值：-数据集：[10,20,30,None,40,50,60,70,80,90]-解析思路：使用Python的pandas库，可以通过fillna方法将None替换为该列的平均值。2.处理异常值：-数据集：[10,20,30,40,500,60,70,80,90,100]-解析思路：可以使用IQR（四分位距）方法或Z-score方法识别和移除异常值。3.数据类型转换：-数据集：['10','20','30','40','50','60','70','80','90','100']-解析思路：使用Python的int()函数将字符串转换为整数。4.字符串转换为日期格式：-数据集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']-解析思路：使用Python的datetime库中的strptime函数将字符串转换为日期对象。5.负数转换为0：-数据集：[-10,-20,-30,-40,-50,-60,-70,-80,-90,-100]-解析思路：使用Python的条件表达式，如果值小于0，则将其替换为0。6.空字符串转换为空值：-数据集：['','abc','123','','xyz','','pqr','','stu']-解析思路：使用Python的pandas库，可以通过replace方法将空字符串替换为NaN。7.删除重复值：-数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,10,20,30,40,50]-解析思路：使用Python的集合（set）来删除重复元素。8.非数字字符去除：-数据集：['abc123','xyz789','pqr456','stu012']-解析思路：使用Python的re模块的正则表达式来移除非数字字符。9.数字字符去除：-数据集：['abc','xyz','pqr','stu']-解析思路：使用Python的re模块的正则表达式来移除数字字符。10.空值替换为平均值：-数据集：[10,20,None,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：首先计算平均值，然后使用fillna方法将空值替换为平均值。二、特征工程1.提取日期特征：-数据集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']-解析思路：使用datetime库的dateutil模块来解析日期字符串，并提取年、月、日等特征。2.提取文本特征：-数据集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']-解析思路：使用Python的collections模块中的Counter类来计算词频。3.提取数值特征：-数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：计算均值、方差和标准差。4.提取分类特征：-数据集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']-解析思路：直接将类别标签作为特征。5.提取时间序列特征：-数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：计算趋势、季节性和周期性。6.提取文本特征：-数据集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']-解析思路：使用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法提取特征。7.提取数值特征：-数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：计算最大值、最小值和中位数。8.提取分类特征：-数据集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']-解析思路：使用二分类或多分类标签作为特征。9.提取时间序列特征：-数据集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：计算趋势、季节性和周期性。10.提取文本特征：-数据集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']-解析思路：使用TF-IDF（词频-逆文档频率）方法提取特征。三、模型训练1.决策树模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier进行训练，并使用交叉验证评估性能。2.随机森林模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的RandomForestClassifier进行训练，并使用交叉验证评估性能。3.支持向量机模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的SVC进行训练，并使用交叉验证评估性能。4.K最近邻模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier进行训练，并使用交叉验证评估性能。5.朴素贝叶斯模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的MultinomialNB进行训练，并使用交叉验证评估性能。6.逻辑回归模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的LogisticRegression进行训练，并使用交叉验证评估性能。7.神经网络模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的MLPClassifier进行训练，并使用交叉验证评估性能。8.XGBoost模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的XGBClassifier进行训练，并使用交叉验证评估性能。9.LightGBM模型训练：-解析思路：使用scikit-learn库中的LGBMClassif