2025年数据科学项目实战考核试卷

2025年数据科学项目实战考核试卷考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在数据预处理阶段，以下哪种方法最适合处理缺失值？（）A.删除含有缺失值的行B.使用均值或中位数填充C.使用模型预测缺失值D.以上都是2.以下哪种算法属于监督学习？（）A.K-means聚类B.决策树分类C.主成分分析（PCA）D.神经网络回归3.在特征工程中，以下哪种方法属于特征编码？（）A.标准化B.One-Hot编码C.特征选择D.特征交互4.以下哪种模型最适合处理非线性关系？（）A.线性回归B.逻辑回归C.支持向量机（SVM）D.线性判别分析（LDA）5.在模型评估中，以下哪个指标最适合衡量分类模型的泛化能力？（）A.过拟合率B.AUC（ROC曲线下面积）C.过拟合度D.决策树深度6.以下哪种数据结构适合实现优先队列？（）A.链表B.堆（Heap）C.栈D.队列7.在深度学习中，以下哪种激活函数常用于隐藏层？（）A.SigmoidB.ReLUC.SoftmaxD.Tanh8.在数据采集阶段，以下哪种方法属于API调用？（）A.网络爬虫B.数据库查询C.API接口D.文件读取9.在模型调优中，以下哪种方法属于超参数优化？（）A.特征选择B.网格搜索C.数据增强D.模型剪枝10.在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示时间序列数据？（）A.散点图B.柱状图C.折线图D.饼图二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在数据清洗中，处理重复数据的常用方法是__________。2.决策树算法中，常用的剪枝策略有__________和__________。3.逻辑回归模型的输出范围是__________。4.在特征缩放中，标准化（Z-score）的公式是__________。5.交叉验证中，k折交叉验证的k值通常取__________。6.支持向量机（SVM）的核心思想是最大化__________。7.深度学习中，反向传播算法的核心是__________。8.在数据采集中，RESTfulAPI通常使用__________协议。9.决策树算法的递归终止条件可以是__________或__________。10.在数据可视化中，箱线图可以用来展示__________和__________。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.决策树算法是贪心算法的一种应用。（）2.线性回归模型可以处理非线性关系。（）3.One-Hot编码适用于连续型特征。（）4.交叉验证可以有效避免过拟合。（）5.支持向量机（SVM）可以处理高维数据。（）6.深度学习模型需要大量数据进行训练。（）7.数据清洗是数据预处理的第一步。（）8.决策树算法的缺点是容易过拟合。（）9.逻辑回归模型输出的是概率值。（）10.数据可视化可以提高数据分析的效率。（）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述数据预处理的主要步骤及其作用。2.解释什么是过拟合，并列举两种解决过拟合的方法。3.描述决策树算法的基本原理及其优缺点。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设你正在处理一个电商平台的用户行为数据，数据包含用户ID、购买金额、购买时间、商品类别等字段。请设计一个数据预处理流程，并说明每一步的原因。2.假设你使用逻辑回归模型对用户是否购买商品进行分类，已知模型的参数为θ，请写出预测用户购买概率的公式，并解释公式中各部分的含义。【标准答案及解析】一、单选题1.D（删除、填充、预测都是常用方法）2.B（决策树分类是监督学习）3.B（One-Hot编码是特征编码方法）4.C（SVM适合处理非线性关系）5.B（AUC衡量泛化能力）6.B（堆实现优先队列）7.B（ReLU常用于隐藏层）8.C（API调用是数据采集方法）9.B（网格搜索是超参数优化）10.C（折线图适合时间序列）二、填空题1.删除重复行2.剪枝、预剪枝3.(0,1)4.(x-μ)/σ5.5-106.边界间隔7.梯度下降8.HTTP9.节点纯度、树深度10.离散值、异常值三、判断题1.√2.×（线性回归处理线性关系）3.×（One-Hot编码适用于分类特征）4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√四、简答题1.数据预处理步骤：-缺失值处理：删除或填充-异常值处理：删除或修正-数据清洗：去除重复值-特征编码：如One-Hot-特征缩放：标准化或归一化作用：提高数据质量，使模型更稳定。2.过拟合：模型在训练数据上表现好，但在新数据上表现差。解决方法：-正则化（L1/L2）-数据增强3.决策树原理：递归划分数据，基于特征选择算法（如信息增益）。优点：可解释性强缺点：易过拟合五、应用题1.数据预处理流程：-缺失值处理：购买金额用均值填充-异常值处理：删除购买金额超过3倍标准差的记录-数据清洗：删除重复用户ID-