数据科学面试题库含答案

2026年数据科学面试题库含答案一、选择题（每题2分，共10题）1.在Python中，用于处理大数据集的库是？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.Scikit-learn答案：A2.以下哪种方法不属于交叉验证？A.K折交叉验证B.留一法交叉验证C.时间序列交叉验证D.随机森林答案：D3.假设数据集有1000个样本，选择K=10进行K折交叉验证，每个折有多少样本？A.100B.1000C.90D.10答案：A4.在特征工程中，将类别特征转换为数值特征的方法是？A.标准化B.独热编码C.归一化D.主成分分析答案：B5.假设某模型在训练集上的准确率为95%，在测试集上的准确率为80%，可能存在什么问题？A.过拟合B.欠拟合C.模型选择不当D.数据泄露答案：A二、填空题（每空1分，共5题）6.在机器学习中，用于衡量模型泛化能力的指标是__________。答案：泛化能力7.数据预处理中的__________是指将数据集中的缺失值用特定值（如均值、中位数）填充。答案：缺失值填充8.在深度学习中，__________是一种常用的优化算法，通过动态调整学习率来加速收敛。答案：Adam优化器9.特征选择中的__________方法通过计算特征与目标变量之间的相关系数来筛选重要特征。答案：相关性分析10.在时间序列分析中，__________是指数据点按时间顺序排列的序列。答案：时间序列三、简答题（每题5分，共5题）11.简述过拟合和欠拟合的区别及其解决方法。答案：-过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现差，原因是模型过于复杂，学习到了噪声。解决方法：增加数据量、使用正则化（如L1、L2）、减少模型复杂度、早停法。-欠拟合：模型在训练集和测试集上表现都不好，原因是模型过于简单，未能捕捉到数据规律。解决方法：增加模型复杂度、使用更高级的模型、增加特征、减少正则化强度。12.解释什么是交叉验证，并说明其优点。答案：交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据集分成K个折，轮流使用K-1折训练，1折测试，重复K次，最后取平均性能。优点：充分利用数据、减少方差、避免单一划分带来的偏差。13.描述特征工程的主要步骤及其作用。答案：-特征提取：从原始数据中提取有用信息，如文本中的关键词。-特征编码：将类别特征转换为数值特征，如独热编码。-特征缩放：统一特征尺度，如标准化、归一化。-特征选择：筛选重要特征，去除冗余或无关特征，如相关性分析、L1正则化。作用：提高模型性能、减少过拟合、加快训练速度。14.什么是梯度下降法？其变种有哪些？答案：梯度下降法是一种优化算法，通过计算损失函数的梯度，沿梯度相反方向更新参数，逐步最小化损失。变种：-随机梯度下降（SGD）：每次更新使用一小部分数据。-小批量梯度下降（Mini-batchSGD）：每次更新使用一部分数据。-Adam优化器：结合动量和自适应学习率，收敛更快。15.解释什么是数据泄露，并举例说明如何避免。答案：数据泄露是指训练集的信息无意中泄露到测试集中，导致模型在测试集上表现被高估。例子：将测试集特征用于训练集预处理（如标准化），或使用包含测试集信息的特征。避免：-使用交叉验证（如留一法、K折交叉验证）。-将数据集随机划分，确保训练集和测试集无重叠。-使用单独的测试集进行最终评估。四、编程题（每题10分，共2题）16.编写Python代码，使用Pandas读取CSV文件，计算每列的缺失值比例，并将缺失值用该列的中位数填充。pythonimportpandasaspd读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')计算每列缺失值比例missing_ratio=data.isnull().mean()print("缺失值比例：\n",missing_ratio)用中位数填充缺失值data.fillna(data.median(),inplace=True)print("处理后的数据：\n",data.head())17.编写Python代码，使用Scikit-learn进行逻辑回归分类，包括数据标准化、训练模型、预测并计算准确率。pythonimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportaccuracy_score读取数据data=pd.read_csv('data.csv')X=data.drop('target',axis=1)y=data['target']划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)标准化scaler=StandardScaler()X_train=scaler.fit_transform(X_train)X_test=scaler.transform(X_test)训练模型model=LogisticRegression()model.fit(X_train,y_train)预测y_pred=model.predict(X_test)计算准确率accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("准确率：",accuracy)五、开放题（每题15分，共2题）18.假设你正在处理一个电商平台的用户行为数据，请设计一个特征工程方案，并说明每个特征的作用。答案：-用户属性特征：年龄、性别、地域等，用于区分用户群体。-行为特征：浏览时长、点击次数、购买次数等，反映用户活跃度。-时序特征：用户活跃时间段、节假日标记等，捕捉时间规律。-交互特征：用户与商品的交互次数、收藏次数等，衡量用户偏好。-文本特征：用户评论的词频、情感倾向等，提取文本信息。作用：提高模型预测准确性、增强模型可解释性、捕捉多维度用户行为。19.假设你使用XGBoost模型进行回归预测，但发现模型在测试集上存在过拟合，请提出至少三种解决方法并说明原理。答案：-增加数据量：更多数据可以减少模型对噪声的敏感度。-使用正则化：XGBoost支持L1/L2正则化，增加惩罚项可以限制模型复杂度。-减少模型深度：增加树的深度会增加模型复杂度