2026年数据挖掘特征选择方法测试试题

2026年数据挖掘特征选择方法测试试题考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年数据挖掘特征选择方法测试试题考核对象：数据科学专业学生、数据分析师从业者题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---###一、判断题（每题2分，共20分）请判断下列说法的正误。1.特征选择的目标是减少特征维度，同时保留对目标变量影响最大的特征。2.过滤法特征选择不依赖于机器学习模型，仅通过统计指标进行筛选。3.包装法特征选择通常比过滤法更准确，但计算成本更高。4.递归特征消除（RFE）属于过滤法特征选择方法。5.Lasso回归通过L1正则化实现特征选择，可以将不重要特征的系数压缩为0。6.特征重要性排序中，随机森林的排列结果受基尼不纯度或信息增益影响。7.基于树模型的特征选择方法（如XGBoost）对数据缩放敏感。8.互信息法适用于分类和回归任务的特征选择。9.特征选择可以提高模型的泛化能力，但可能导致信息丢失。10.在高维数据中，所有特征都可能是冗余的，需要剔除。---###二、单选题（每题2分，共20分）请选择最符合题意的选项。1.以下哪种方法不属于特征选择？（）A.互信息法B.Lasso回归C.主成分分析（PCA）D.递归特征消除（RFE）2.在过滤法中，计算特征与目标变量相关性的指标是？（）A.方差分析（ANOVA）B.互信息（MI）C.基尼系数D.决策树基尼不纯度3.包装法特征选择的核心思想是？（）A.基于统计指标筛选特征B.通过模型性能评估特征子集C.对特征进行降维处理D.使用正则化惩罚系数4.以下哪种方法适用于高维稀疏数据？（）A.决策树特征选择B.互信息法C.Lasso回归D.PCA降维5.特征重要性排序中，随机森林的依据是？（）A.特征的方差B.特征的系数绝对值C.特征对模型预测的贡献度D.特征的互信息值6.以下哪种方法属于前向选择？（）A.递归特征消除B.逐步回归C.Lasso回归D.互信息法7.特征选择可能导致模型过拟合的原因是？（）A.保留过多冗余特征B.剔除重要特征C.数据噪声干扰D.模型参数不调优8.在特征选择中，以下哪种方法对数据缩放敏感？（）A.互信息法B.Lasso回归C.决策树特征选择D.递归特征消除9.特征选择的主要目的是？（）A.提高模型训练速度B.增强模型可解释性C.减少特征维度，提升模型性能D.增加数据量10.以下哪种方法不属于基于模型的特征选择？（）A.递归特征消除B.Lasso回归C.决策树特征选择D.互信息法---###三、多选题（每题2分，共20分）请选择所有符合题意的选项。1.特征选择的优势包括？（）A.减少模型过拟合B.提高模型训练效率C.增强模型可解释性D.剔除噪声特征2.过滤法特征选择的方法包括？（）A.互信息法B.Lasso回归C.方差分析（ANOVA）D.递归特征消除3.包装法特征选择的特点是？（）A.计算成本高B.依赖模型性能评估C.结果受模型选择影响D.可以处理非线性关系4.特征选择可能导致的问题包括？（）A.信息丢失B.模型欠拟合C.计算复杂度增加D.数据稀疏性加剧5.基于树模型的特征选择方法包括？（）A.决策树基尼不纯度B.随机森林特征重要性C.XGBoost特征选择D.互信息法6.特征选择的应用场景包括？（）A.高维生物信息学B.信用评分模型C.图像识别任务D.自然语言处理7.以下哪些方法可以处理分类任务的特征选择？（）A.互信息法B.Lasso回归C.决策树特征选择D.递归特征消除8.特征选择的影响因素包括？（）A.数据维度B.特征相关性C.模型类型D.数据噪声9.前向选择和后向选择的区别是？（）A.前向选择逐步添加特征B.后向选择逐步剔除特征C.前向选择计算成本高D.后向选择适用于高维数据10.特征选择可能导致的问题包括？（）A.模型泛化能力下降B.重要特征被剔除C.数据信息丢失D.模型训练时间缩短---###四、案例分析（每题6分，共18分）案例1：某医疗研究团队收集了1000名患者的医疗数据，包括年龄、性别、血压、血糖、胆固醇水平等特征，旨在预测患者是否患有心血管疾病。数据中存在大量冗余特征（如多个血压指标），且部分特征缺失值较多。团队需要通过特征选择方法优化模型性能。问题：1.请推荐两种适合该场景的特征选择方法，并说明理由。2.如果团队希望模型可解释性更强，应选择哪种方法？为什么？案例2：某电商公司希望通过用户行为数据（浏览时长、购买频率、商品类别等）预测用户流失概率。数据维度较高（50个特征），且部分特征之间存在强相关性。团队尝试使用随机森林进行特征选择，但发现部分重要特征被忽略。问题：1.解释随机森林特征选择可能忽略重要特征的原因。2.提出改进方案，如何确保所有重要特征被保留？案例3：某金融公司使用Lasso回归进行特征选择，发现部分特征的系数被压缩为0，但模型性能未显著提升。问题：1.解释Lasso回归可能无法有效选择特征的原因。2.提出替代方案，如何确保特征选择的有效性？---###五、论述题（每题11分，共22分）1.论述特征选择在机器学习中的重要性，并比较过滤法、包装法和嵌入法的优缺点。要求：结合实际应用场景，分析不同方法的适用条件。2.讨论特征选择中的常见挑战，并提出解决方案。要求：涵盖数据稀疏性、特征冗余、模型依赖等问题，并给出具体应对策略。---###标准答案及解析---###一、判断题答案1.√2.√3.√4.×（RFE属于包装法）5.√6.√7.×（树模型对缩放不敏感）8.×（互信息法对缩放不敏感）9.√10.√解析：-第4题：RFE通过递归剔除特征，属于包装法。-第7题：树模型（如决策树、随机森林）不依赖数据缩放。-第8题：互信息法基于统计关系，对缩放不敏感。---###二、单选题答案1.C（PCA是降维方法，非特征选择）2.A（ANOVA用于分类特征筛选）3.B（包装法依赖模型性能评估）4.C（Lasso适用于高维稀疏数据）5.C（随机森林基于特征贡献度排序）6.B（逐步回归属于前向选择）7.B（剔除重要特征导致欠拟合）8.B（Lasso依赖系数绝对值）9.C（特征选择核心是提升性能）10.D（互信息法属于过滤法）解析：-第4题：Lasso通过L1正则化处理高维稀疏数据。-第8题：Lasso选择特征基于系数绝对值，对缩放敏感。---###三、多选题答案1.A,B,C,D2.A,C3.A,B,C4.A,B,C5.B,C6.A,B,C,D7.A,C,D8.A,B,C,D9.A,B10.A,B,C解析：-第1题：特征选择可减少过拟合、提升效率、增强可解释性。-第9题：前向选择逐步添加特征，后向选择逐步剔除。---###四、案例分析答案案例1：1.推荐方法：-过滤法：互信息法（适用于高维数据，无需模型依赖）-嵌入法：Lasso回归（自动处理多重共线性）理由：过滤法快速筛选特征，嵌入法结合模型优化性能。2.可解释性方法：决策树特征选择（树模型直观展示特征重要性）。案例2：1.忽略原因：随机森林依赖基尼不纯度，可能忽略弱相关但累积重要的特征。2.改进方案：结合多重特征选择方法（如互信息法+随机森林）。案例3：1.原因：Lasso可能因多重共线性压缩系数。2.替代方案：ElasticNet（结合L1/L2正则化）。---###五、论述题答案1.特征选择的重要性及方法比较特征选择通过剔除冗余特征，提升模型性能、可解释性和效率。-过滤法：基于统计指标（如方差、互信息），独立于模型，适用于高维数据。-优点：计算成本低，通用性强。-缺点：可能忽略特征间交互。-包装法：通过模型性能评估（如递归剔除），依赖模型选择。-优点：结果准确，考虑特征交互。-缺点：计算成本高，易过拟合。-嵌入法：结合模型训练（如Lasso），自动选择特征。-优点：结合模型特性，效率高。-缺点：结果依赖模型。