2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据建模）单元测试卷

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据建模）单元测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种算法不属于大数据建模中常用的分类算法？（）A.决策树B.支持向量机C.K近邻算法D.奇异值分解2.在数据预处理中，对于缺失值的处理方法不包括（）。A.删除含有缺失值的记录B.均值填充C.用随机数填充D.直接忽略3.大数据建模中，评估模型性能的常用指标不包括（）。A.准确率B.召回率C.均方误差D.关联度4.关于聚类算法，以下说法正确的是（）。A.K-Means算法对初始聚类中心敏感B.DBSCAN算法不能发现任意形状的簇C.层次聚类算法计算复杂度低D.所有聚类算法都需要预先指定簇的数量5.以下哪个不是大数据建模中数据可视化的作用？（）A.发现数据中的规律B.提高模型训练速度C.帮助理解数据D.展示分析结果6.在构建决策树模型时，选择划分属性的依据通常是（）。A.信息增益B.基尼指数C.A和B都有可能D.以上都不对7.对于大数据建模中的回归分析，以下说法错误的是（）。A.线性回归模型只能处理线性关系B.岭回归是一种正则化的线性回归C.逻辑回归可用于二分类问题D.回归分析的目标是预测连续型变量的值8.在大数据建模中，处理高维数据时常用的方法是（）。A.特征选择B.数据加密C.降低样本数量D.增加数据维度9.以下哪种模型不适合处理不平衡数据？（）A.随机森林B.AdaBoostC.朴素贝叶斯D.支持向量机10.大数据建模中，模型融合的方法不包括（）。A.投票法B.平均法C.对抗训练法D.堆叠法二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填入括号内，多选、少选、错选均不得分）1.大数据建模中，数据清洗的内容包括（）。A.去除重复数据B.处理噪声数据C.填补缺失值D.数据标准化2.以下属于监督学习算法的有（）。A.线性回归B.决策树C.K-MeansD.支持向量机3.在评估分类模型时，常用的评估指标有（）。A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差4.大数据建模中，特征工程的主要内容包括（）。A.特征提取B.特征选择C.特征构建D.特征转换5.以下哪些是模型评估中常用的方法？（）A.留出法B.交叉验证法C.自助法D.蒙特卡洛法三、判断题（总共10题，每题2分，请判断以下说法的对错，正确的打√，错误的打×）1.大数据建模中，数据量越大，模型效果一定越好。（）2.决策树模型可以处理数值型和类别型数据。（）3.聚类算法是一种无监督学习算法，不需要预先定义类别。（）4.在数据预处理中，数据归一化可以提高模型的收敛速度。（）5.支持向量机模型只能处理线性可分的数据。（）6.大数据建模中，模型的泛化能力比训练集上的准确率更重要。（）7.对于不平衡数据，过采样和欠采样都可以改善模型性能。（）8.线性回归模型中的系数表示自变量和因变量之间关系的强度。（）9.特征选择可以去除无关和冗余的特征，提高模型的性能。（）10.模型融合一定能提高模型的性能。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.请简述大数据建模的一般流程。2.说明在大数据建模中，如何选择合适的算法？3.简述数据可视化在大数据建模中的重要性及应用场景有哪些？五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识，完成以下综合问题）1.给定一个数据集，包含多个特征和一个目标变量（类别型），请描述你会如何进行大数据建模，包括数据预处理、模型选择与训练、模型评估等步骤。2.假设你正在构建一个预测客户是否会购买某产品的模型，现有历史数据包含客户的年龄、性别、收入、购买频率等特征，以及是否购买该产品的标签。请设计一个完整的大数据建模方案，包括数据处理、模型选择、模型优化等内容。答案：一、选择题1.D2.D3.D4.A5.B6.C7.A8.A9.C10.C二、多项选择题1.ABCD2.ABD3.ABC4.ABCD5.ABC三、判断题1.×2.√3.√4.√5.×6.√7.√8.√9.√10.×四、简答题1.大数据建模一般流程：首先进行数据采集，获取相关数据；接着做数据预处理，包括清洗、集成、转换等；然后进行特征工程，提取、选择和构建特征；再选择合适的模型进行训练；训练过程中进行模型评估与调优；最后部署模型并持续监控和优化。2.选择合适算法要考虑数据特点，如数据规模、类型、分布等；模型的应用场景和目标，如预测、分类、聚类等；算法的性能，如准确率、效率、可扩展性等；还要考虑算法的复杂度、是否易于理解和解释等因素。3.重要性：帮助快速理解数据特征、模式和关系；发现异常和趋势；辅助模型选择和评估。应用场景：探索性数据分析、展示模型结果、对比不同数据集等。五、综合题1.数据预处理：检查数据完整性，处理缺失值，进行数据清洗和标准化。模型选择：根据数据特点和问题类型，可选择决策树、支持向量机等。训练模型：划分训练集和测试集，用训练集训练模型。模型评估：用测试集评估模型性能，如准确率、召回率等，根据评估结果调整模型参数或选择其他模型。2.数