2026年数据科学和机器学习实践案例考题

2026年数据科学和机器学习实践案例考题一、单选题（共5题，每题2分，总计10分）背景：某电商平台希望利用机器学习技术提升用户购物体验，主要面临用户行为数据稀疏、特征维度高、实时性要求强等问题。1.某电商平台希望利用用户历史购买数据预测用户未来购买意向，最适合使用的机器学习模型是？A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.逻辑回归2.在处理用户行为数据时，以下哪种方法最适合解决数据稀疏性问题？A.增加采样B.特征选择C.降维处理（如PCA）D.以上都不对3.某电商需要实时推荐商品，以下哪种模型最适合？A.梯度提升树（GBDT）B.随机森林C.简单线性回归D.深度学习模型4.某电商平台发现用户购买行为存在明显的时序性，以下哪种特征工程方法最有效？A.一阶差分B.滑动窗口聚合C.特征交叉D.标准化处理5.在评估用户推荐系统的效果时，最适合使用的指标是？A.AUCB.F1-scoreC.MAP（平均精度均值）D.RMSE二、多选题（共5题，每题3分，总计15分）背景：某金融机构希望利用机器学习技术进行反欺诈检测，数据包含用户交易记录、设备信息、地理位置等，但存在大量异常数据。6.在反欺诈检测中，以下哪些属于常见的特征工程方法？A.时间序列特征提取B.异常值检测与处理C.特征交叉D.对数变换7.某金融机构发现欺诈交易数据占比极低（约1%），以下哪些方法可以缓解类别不平衡问题？A.过采样（如SMOTE）B.重权重组（调整损失函数权重）C.下采样D.集成学习（如随机森林）8.在欺诈检测中，以下哪些属于常见的模型选择？A.XGBoostB.LightGBMC.逻辑回归D.LSTM9.某金融机构需要验证模型效果，以下哪些指标适合使用？A.Precision@10B.RecallC.AUC-PRD.LogLoss10.在处理地理位置数据时，以下哪些方法可以用于特征工程？A.哈希编码B.距离计算（如曼哈顿距离）C.地理坐标聚类D.经纬度标准化三、简答题（共5题，每题4分，总计20分）背景：某共享出行平台希望利用机器学习技术优化司机调度系统，数据包含用户需求、司机位置、路况信息等。11.简述特征工程在共享出行平台中的重要性。12.解释什么是过拟合，并说明如何避免过拟合。13.在优化司机调度时，如何平衡响应速度和调度精度？14.共享出行平台如何利用用户反馈数据改进模型？15.简述在线学习在共享出行平台中的适用场景。四、案例分析题（共2题，每题10分，总计20分）背景1：某医疗保险公司希望利用机器学习技术预测客户理赔风险，数据包含客户年龄、性别、病史、理赔记录等。16.设计一个机器学习流程，用于预测客户理赔风险，并说明每个步骤的合理性。（要求：包括数据预处理、特征工程、模型选择、评估指标等）背景2：某城市交通管理部门希望利用机器学习技术预测拥堵情况，数据包含实时车流量、天气、道路施工信息等。17.设计一个机器学习流程，用于预测城市道路拥堵情况，并说明每个步骤的合理性。（要求：包括数据预处理、特征工程、模型选择、评估指标等）五、编程题（共1题，15分）背景：某电商希望利用用户行为数据预测用户是否购买商品，数据包含用户浏览记录、购买历史、设备信息等。现需完成以下任务：18.假设你已获取用户行为数据，请完成以下任务：（1）数据预处理：处理缺失值、异常值，并进行特征工程（至少设计3个新特征）。（2）模型训练：选择合适的模型（如随机森林或梯度提升树），并完成训练。（3）模型评估：使用交叉验证评估模型效果，并解释评估指标的含义。（4）模型优化：提出至少2种优化方案（如调整参数或改进特征工程）。答案与解析一、单选题答案与解析1.D.逻辑回归解析：逻辑回归适用于二分类问题（如购买/不购买），且计算效率高，适合处理稀疏数据。其他模型如决策树和神经网络更复杂，支持向量机适用于高维数据但计算成本较高。2.B.特征选择解析：特征选择可以剔除冗余特征，降低数据稀疏性。降维（如PCA）也有帮助，但特征选择更直接。采样和哈希编码适用于特定场景，但特征选择更通用。3.A.梯度提升树（GBDT）解析：GBDT支持实时更新，适合处理时序数据。随机森林虽然高效，但实时性稍差。线性回归和深度学习模型不适用于推荐场景。4.B.滑动窗口聚合解析：滑动窗口可以捕捉时序依赖关系，如用户近期行为。一阶差分适用于趋势分析，但不够全面。特征交叉和标准化处理与时序性无关。5.C.MAP（平均精度均值）解析：MAP适用于推荐系统，综合考虑排名和准确率。AUC和F1-score适用于分类问题，RMSE适用于回归问题。二、多选题答案与解析6.A.时间序列特征提取、B.异常值检测与处理、C.特征交叉解析：异常值检测和特征交叉是反欺诈的核心技术。时间序列特征可以捕捉欺诈模式，对数变换主要用于数值标准化，不是反欺诈常用方法。7.A.过采样（如SMOTE）、B.重权重组（调整损失函数权重）、C.下采样、D.集成学习（如随机森林）解析：以上方法均能有效缓解类别不平衡问题。SMOTE通过合成少数类样本，重权重组调整模型权重，下采样减少多数类样本，随机森林对不平衡数据鲁棒性较好。8.A.XGBoost、B.LightGBM、C.逻辑回归解析：XGBoost和LightGBM适用于高维数据，逻辑回归适用于简单场景。LSTM不适用于欺诈检测，因其需要长时序依赖。9.A.Precision@10、B.Recall、C.AUC-PR解析：Precision@10衡量前10个推荐中有多少是正确的，Recall衡量检测率，AUC-PR适用于不平衡数据。LogLoss主要用于回归问题。10.B.距离计算（如曼哈顿距离）、C.地理坐标聚类、D.经纬度标准化解析：哈希编码适用于离散特征，不适用于地理位置。距离计算和聚类可以捕捉地理模式，标准化用于数值归一化。三、简答题答案与解析11.特征工程在共享出行平台中的重要性：解析：-提升模型效果：通过构造更有意义的特征（如用户等待时间、司机距离等），可以提高模型预测精度。-降低数据维度：减少冗余特征，避免过拟合。-增强业务理解：特征工程过程能帮助业务团队更深入地理解用户需求。12.过拟合及其避免方法：解析：过拟合指模型在训练数据上表现极好，但在新数据上表现差。避免方法：-数据增强：增加训练样本。-正则化：如L1/L2惩罚。-早停（EarlyStopping）：监控验证集性能，停止训练。13.平衡响应速度和调度精度：解析：-响应速度：使用轻量级模型（如决策树），减少计算时间。-调度精度：引入优先级机制（如订单金额、紧急程度），但需权衡计算成本。14.利用用户反馈改进模型：解析：-离线评估：将用户反馈作为标签，重新训练模型。-在线学习：动态调整模型参数，实时优化。-A/B测试：验证改进效果。15.在线学习的适用场景：解析：-数据持续变化（如共享出行、金融风控）。-需要快速适应新情况（如实时推荐、欺诈检测）。-离线模型难以覆盖所有场景（如路况变化）。四、案例分析题答案与解析16.预测客户理赔风险的机器学习流程：解析：-数据预处理：-缺失值处理：均值/中位数填充，或基于其他变量预测。-异常值处理：箱线图检测，剔除或分箱。-特征工程：-构造新特征：如年龄分段、理赔次数/金额比、近一年理赔频率。-模型选择：-逻辑回归（简单高效）。-XGBoost（高精度）。-评估指标：-AUC-PR（不平衡数据）。-精确率/召回率（业务导向）。-优化：-参数调优（如学习率）。-特征选择（如Lasso回归）。17.预测城市道路拥堵的机器学习流程：解析：-数据预处理：-时间特征：小时、工作日/周末。-异常值处理：剔除传感器故障数据。-特征工程：-路段聚合：多路段拥堵情况合并。-天气影响：雨雪天气添加虚拟变量。-模型选择：-LSTM（时序预测）。-随机森林（多因素交互）。-评估指标：-MAE（平均绝对误差）。-RMSE（波动敏感）。-优化：-调整时间窗口大小。-引入实时路况数据。五、编程题答案与解析18.用户购买预测编程任务：解析：（1）数据预处理：pythonimportpandasaspdfromsklearn.imputeimportSimpleImputerfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler示例代码df=pd.read_csv('user_data.csv')df.fillna(df.mean(),inplace=True)#均值填充scaler=StandardScaler()df[['age','browsing_time']]=scaler.fit_transform(df[['age','browsing_time]])（2）特征工程：pythondf['total_purchases']=df.groupby('user_id')['purchase'].sum()df['purchase_rate']=df['purchase']/df['browsing_time']（3）模型训练：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreX=df.drop('purchase',axis=1)y=df['purchase']model=RandomForestClassifier()scores=cross_val_score(model,X,y,cv=5)（4）模型优化：pyt