2026年数据科学竞赛试题机器学习算法应用与实践题

2026年数据科学竞赛试题：机器学习算法应用与实践题第一部分：数据预处理与特征工程（共3题，每题10分）1.数据清洗与缺失值处理背景：某电商平台收集了2023年11月至2024年4月的用户购买行为数据，用于分析用户消费偏好。数据包含用户ID、商品类别、购买金额、购买时间、用户性别、年龄等字段。部分数据存在缺失值，具体如下：-商品类别：缺失5%-购买金额：缺失2%-用户性别：缺失1%-年龄：缺失8%要求：（1）针对不同类型的缺失值，分别提出合理的填充方法（商品类别、购买金额、用户性别、年龄）。（2）解释为何选择这些填充方法，并说明可能存在的潜在偏差。（3）若商品类别缺失比例较高，是否考虑删除该特征？说明理由。2.特征编码与衍生变量背景：某城市交通管理部门收集了2023年全年的交通流量数据，用于预测高峰时段拥堵情况。数据包含时间（小时）、天气、是否节假日、道路类型等字段。部分特征为分类变量，需进行编码。要求：（1）针对以下特征，分别选择合适的编码方法：-商品类别（多分类，如“电子”、“服装”、“家居”）-是否节假日（二分类，如“是”“否”）（2）如何从时间特征中衍生新的特征（如星期几、是否高峰时段）？（3）解释特征编码对模型的影响，并说明为何选择特定编码方法。3.特征选择与降维背景：某银行收集了客户的信用贷款数据，包括收入、年龄、负债率、信用历史等30个特征，用于预测违约风险。但部分特征冗余度高，可能影响模型性能。要求：（1）列出至少三种特征选择方法（过滤法、包裹法、嵌入法），并简述其原理。（2）若使用PCA降维，如何确定主成分数量？说明选择依据。（3）解释特征选择与降维的优缺点，并说明在实际应用中的注意事项。第二部分：监督学习模型应用（共5题，每题12分）4.分类问题：电商用户流失预测背景：某电商平台需预测用户是否流失（1为流失，0为留存），数据包含用户行为数据（如购买频率、最近一次购买时间、优惠券使用情况）等特征。要求：（1）选择两种适合分类问题的算法（如逻辑回归、随机森林），并说明选择理由。（2）如何评估模型的分类效果？列出至少三个评价指标。（3）若模型预测准确率高但召回率低，如何调整参数改善效果？5.回归问题：房价预测背景：某房地产公司收集了2023年某城市的房价数据，包含房屋面积、卧室数量、地理位置（区域编码）、装修年限等特征，用于预测房价。要求：（1）选择两种适合回归问题的算法（如线性回归、梯度提升树），并说明选择理由。（2）如何处理特征之间的非线性关系？（3）若模型存在过拟合，如何缓解？列出至少两种方法。6.异常检测：信用卡欺诈识别背景：某银行收集了信用卡交易数据，包含交易金额、交易时间、地点（经纬度）、商户类型等特征，用于检测欺诈交易（1为欺诈，0为正常）。要求：（1）选择两种适合异常检测的算法（如孤立森林、DBSCAN），并说明选择理由。（2）异常检测与分类问题的主要区别是什么？（3）若数据分布极度不平衡（欺诈样本仅占1%），如何调整模型避免偏差？7.聚类问题：用户分群背景：某电商平台需根据用户购买行为将用户分为不同群体，数据包含购买频率、客单价、商品类别偏好等特征。要求：（1）选择两种适合聚类的算法（如K-Means、层次聚类），并说明选择理由。（2）如何确定最优聚类数量？列出至少两种方法。（3）解释聚类结果的实际应用场景（如精准营销）。8.强化学习：智能交通信号灯控制背景：某城市需优化交通信号灯配时，以减少拥堵并提高通行效率。数据包含车流量、等待时间、信号灯周期等特征。要求：（1）如何将此问题建模为强化学习问题？说明状态、动作、奖励函数的设计。（2）选择一种强化学习算法（如Q-Learning、DeepQ-Network），并说明选择理由。（3）强化学习在交通信号灯控制中的优势是什么？第三部分：无监督学习与深度学习（共3题，每题15分）9.时间序列分析：电力负荷预测背景：某电力公司收集了2023年全年的每小时电力负荷数据，用于预测未来负荷变化。数据包含时间、负荷量、天气等特征。要求：（1）选择两种适合时间序列预测的算法（如ARIMA、LSTM），并说明选择理由。（2）如何处理时间序列数据中的季节性？（3）解释LSTM在时间序列预测中的优势。10.文本分类：新闻主题分类背景：某新闻平台收集了2024年1月至4月的新闻文章，包含标题、正文、发布时间等，需按主题（如政治、经济、体育）进行分类。要求：（1）如何对文本数据进行预处理（如分词、去停用词）？（2）选择两种适合文本分类的算法（如朴素贝叶斯、BERT），并说明选择理由。（3）解释BERT的优势及其在文本分类中的实际应用。11.图神经网络：社交网络用户关系分析背景：某社交平台收集了用户之间的关注关系数据，需分析用户群体结构并推荐潜在好友。数据包含用户ID、关注关系、互动频率等。要求：（1）如何将社交网络数据转换为图结构？（2）选择一种图神经网络（如GCN），并说明其原理。（3）解释图神经网络在社交网络分析中的优势。答案与解析第一部分：数据预处理与特征工程1.数据清洗与缺失值处理（1）填充方法：-商品类别：众数填充（因分类变量缺失比例不高，众数填充能保持分布稳定）-购买金额：均值填充（金额数据近似正态分布，均值填充影响较小）-用户性别：模式填充（缺失比例低，可假设数据完整性）-年龄：分位数填充（按用户年龄段填充对应分位数，避免极端值影响）（2）潜在偏差：众数填充可能忽略稀有类别，均值填充可能受极端值影响。（3）是否删除：若缺失比例过高（如>10%），建议删除该特征，或结合其他特征重建。2.特征编码与衍生变量（1）编码方法：-商品类别：One-Hot编码（无序分类）-是否节假日：标签编码（二分类，0/1）（2）衍生特征：-星期几：从时间中提取，可增强周期性规律。-是否高峰时段：根据时间段划分（如早高峰7-9点，晚高峰17-19点）。（3）编码影响：One-Hot避免特征排序假设，标签编码减少维度。3.特征选择与降维（1）特征选择方法：-过滤法：方差分析（选择与目标关联强的特征）-包裹法：递归特征消除（结合模型评分动态选择）-嵌入法：Lasso回归（自动惩罚冗余特征）（2）PCA主成分数量：通过肘部法则或解释方差率确定。（3）优缺点：特征选择直接减少维度，降维保留原始信息但可能丢失细节。第二部分：监督学习模型应用4.分类问题：电商用户流失预测（1）算法选择：逻辑回归（线性关系）、随机森林（处理非线性）。（2）评估指标：准确率、召回率、F1分数。（3）调整策略：增加正则化或采样（如SMOTE）。5.回归问题：房价预测（1）算法选择：线性回归（简单高效）、梯度提升树（强非线性拟合）。（2）处理非线性：多项式特征或核函数。（3）过拟合缓解：增加数据量、交叉验证或正则化。6.异常检测：信用卡欺诈识别（1）算法选择：孤立森林（效率高）、DBSCAN（无标签聚类）。（2）区别：异常检测关注“不同”样本，分类关注“归属”。（3）调整策略：采样（如过采样少数类）或代价敏感学习。7.聚类问题：用户分群（1）算法选择：K-Means（可扩展）、层次聚类（解释性强）。（2）聚类数量：肘部法则或轮廓系数。（3）应用场景：根据分群制定差异化营销策略。8.强化学习：智能交通信号灯控制（1）建模：状态（车流量）、动作（信号灯配时）、奖励（通行效率）。（2）算法选择：Q-Learning（简单易实现）、DQN（处理复杂状态空间）。（3）优势：动态适应环境变化，无需标注数据。第三部分：无监督学习与深度学习9.时间序列分析：电力负荷预测（1）算法选择：ARIMA（传统方法）、LSTM（处理长期依赖）。（2）季节性处理：加入季节性虚拟变量或使用SARIMA模型。（3）LSTM优势：捕捉时间序列动态变化。10.文本分类：新闻主题分类（1）预处理：分词（如jieba）、去停用词。