2025年Python数据分析《Scikit-learn基础》模拟测试卷

2025年Python数据分析《Scikit-learn基础》模拟测试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在Scikit-learn中，用于加载数据集的模块是？A.PandasB.NumPyC.MatplotlibD.datasets2.下列哪个Scikit-learn类用于执行线性回归？A.DecisionTreeClassifierB.RandomForestRegressorC.LogisticRegressionD.LinearRegression3.在特征工程中，用于将类别特征转换为数值特征的常用方法是？A.标准化B.归一化C.OneHotEncoderD.MinMaxScaler4.下列哪个指标用于评估分类模型的预测准确率？A.R-squaredB.MeanAbsoluteErrorC.AccuracyScoreD.RootMeanSquaredError5.在Scikit-learn中，用于评估模型性能的模块是？A.preprocessingB.model_selectionC.datasetsD.linear_model6.下列哪个参数用于控制决策树的最大深度？A.min_samples_splitB.max_featuresC.max_depthD.criterion7.在交叉验证中，K折交叉验证将数据集分成多少个子集？A.2B.3C.KD.N8.下列哪个Scikit-learn类用于执行逻辑回归？A.LinearRegressionB.LogisticRegressionC.RidgeD.Lasso9.在数据预处理中，用于去除特征之间的量纲影响的方法是？A.数据清洗B.特征编码C.特征缩放D.特征选择10.下列哪个模型属于非参数模型？A.线性回归B.逻辑回归C.K近邻D.决策树二、填空题1.Scikit-learn的缩写是________。2.用于将数据集划分为训练集和测试集的函数是________。3.用于评估回归模型性能的常用指标是________。4.在Scikit-learn中，用于执行数据标准化的类是________。5.决策树模型中，用于选择分裂特征的常用算法是________。三、简答题1.简述数据预处理在数据分析中的重要性。2.解释一下过拟合和欠拟合的概念，并说明如何避免过拟合和欠拟合。3.说明交叉验证的优缺点。四、编程题1.编写Python代码，使用Scikit-learn的datasets模块加载鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集（测试集比例为30%）。2.使用Scikit-learn的LinearRegression类训练一个线性回归模型，并对测试集进行预测。计算并输出模型的均方误差（MSE）。3.使用Scikit-learn的DecisionTreeClassifier类训练一个决策树分类模型，并对测试集进行预测。计算并输出模型的准确率。试卷答案一、选择题1.D解析：Scikit-learn的datasets模块提供了多种内置数据集，用于加载数据。2.D解析：LinearRegression类是Scikit-learn中用于执行线性回归的类。3.C解析：OneHotEncoder是Scikit-learn中用于将类别特征转换为数值特征的常用方法。4.C解析：AccuracyScore是Scikit-learn中用于评估分类模型预测准确率的指标。5.B解析：model_selection模块提供了多种模型评估方法，如交叉验证等。6.C解析：max_depth参数用于控制决策树的最大深度。7.C解析：K折交叉验证将数据集分成K个子集。8.B解析：LogisticRegression类是Scikit-learn中用于执行逻辑回归的类。9.C解析：特征缩放方法用于去除特征之间的量纲影响。10.C解析：K近邻模型属于非参数模型。二、填空题1.Scikit-learn解析：Scikit-learn的缩写是Scikit-learn。2.train_test_split解析：train_test_split函数用于将数据集划分为训练集和测试集。3.MeanSquaredError(MSE)解析：MSE是评估回归模型性能的常用指标。4.StandardScaler解析：StandardScaler类用于执行数据标准化。5.GiniimpurityorEntropy解析：决策树模型中，用于选择分裂特征的常用算法是Gini不纯度或熵。三、简答题1.数据预处理在数据分析中的重要性：数据预处理是数据分析的重要环节，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。数据预处理可以提高数据的质量，去除噪声和无关信息，使数据更适合进行分析和建模。数据预处理还可以提高模型的性能和准确性，减少模型训练时间，提高数据分析的效率和效果。2.过拟合和欠拟合的概念及避免方法：过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差的现象。过拟合的原因是模型过于复杂，学习了训练数据中的噪声和无关信息。避免过拟合的方法包括：增加训练数据量、使用正则化方法、简化模型、使用交叉验证等。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上都表现较差的现象。欠拟合的原因是模型过于简单，没有学习到数据中的潜在规律。避免欠拟合的方法包括：增加模型的复杂度、增加特征、使用更复杂的模型、减少正则化强度等。3.交叉验证的优缺点：交叉验证的优点包括：-可以更有效地利用数据，提高模型的泛化能力。-可以减少模型选择偏差，提高模型的鲁棒性。-可以提供更可靠的模型性能评估。交叉验证的缺点包括：-计算复杂度较高，需要多次训练和评估模型。-对于小数据集，交叉验证的效果可能不理想。-交叉验证的结果受划分策略的影响。四、编程题1.加载鸢尾花数据集并划分为训练集和测试集的代码：```pythonfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#加载鸢尾花数据集iris=load_iris()X=iris.datay=iris.target#划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)```2.训练线性回归模型并计算均方误差的代码：```pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#训练线性回归模型model=LinearRegression()model.fit(X_train,y_train)#对测试集进行预测y_pred=model.predict(X_test)#计算均方误差mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)print("MeanSquaredError:",mse)```3.训练决策树分类模型并计算准确率的代码：```pythonfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_score#训练决策树分类模型model=Deci