2026年机器学习（数据预处理）试题及答案

2026年机器学习（数据预处理）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种不属于数据预处理中数据清理的常见方法？（）A.缺失值处理B.噪声数据平滑C.数据归一化D.重复数据删除2.在数据集成时，对于来自多个数据源的同名属性但不同值的情况，通常采用的解决策略是（）A.忽略B.统一C.随机选择D.加权平均3.数据转换中，将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式，比如将文本数据转换为数值数据，这属于（）A.离散化B.概念分层C.数据归约D.数据编码4.对于数据离散化，将连续属性值按照一定区间进行划分，这种方法称为（）A.基于聚类的离散化B.基于划分的离散化C.基于决策树的离散化D.以上都是5.在数据归约中，通过选择数据的子集来减少数据量，这种方法是（）A.维度归约B.数据压缩C.抽样D.以上都不是6.数据预处理的目的不包括以下哪项？（）A.提高数据质量B.减少数据量C.增加数据的多样性D.提升算法性能第II卷（非选择题共70分）7.（10分）请简要阐述数据清理中处理缺失值的三种常见方法。8.（15分）在数据集成时，可能会遇到数据冲突问题，请举例说明有哪些数据冲突类型，并说明如何解决这些冲突。9.（15分）数据转换有多种方式，请详细说明数据标准化和数据归一化的区别与联系。10.（15分）阅读以下材料：在某电商平台的用户数据处理中，发现用户年龄这一属性存在大量缺失值。同时，用户购买金额的数据分布较为分散，最大值与最小值相差较大。问题：针对用户年龄的缺失值，你会采用哪种处理方法？对于用户购买金额的数据分布情况，你认为适合采用哪种数据转换方法来改善？请说明理由。11.（15分）阅读以下材料：某医疗数据集包含患者的多项生理指标数据，如血压、体温等。但数据存在一些问题，例如部分数据记录不完整，某些指标的数值范围差异较大。问题：请你提出一套数据预处理方案，包括如何处理缺失值、如何进行数据转换等，以提高数据质量，便于后续的分析和建模。答案：1.C2.B3.D4.D5.C6.C7.处理缺失值的常见方法：一是删除法，直接删除包含缺失值的记录，但可能会损失大量数据；二是插补法，用合适的值填充缺失值，如均值、中位数、众数等，也可使用回归等方法预测填充；三是不处理，在后续建模中让模型自动处理缺失值情况。8.数据冲突类型及解决方法：例如结构冲突，不同数据源中属性的定义、数据类型等可能不同，要统一数据结构。值冲突，同名属性值不同，可根据业务规则统一或采用加权平均等方法。解决冲突需依据具体情况，遵循数据一致性原则，确保数据准确可用。9.数据标准化和数据归一化的区别与联系：联系在于都是数据转换方式，目的都是让数据更适合模型处理。区别在于，标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，公式为(x-mean)/std；归一化是将数据映射到[0,1]区间，公式多样，如(x-min)/(max-min)。标准化更关注数据的分布特征，归一化更注重数据的取值范围。10.对于用户年龄缺失值，可采用插补法，用均值填充。因为年龄数据相对稳定，均值能较好代表整体情况。对于购买金额，适合采用数据标准化。因为其分布分散，标准化可消除量纲影响，使不同特征具有可比性，便于后续分析建模。11.对于缺失值，可先分析数据，对于少量缺失且指标重要的数据，采用插补法，如用均值或中位数填充。对于大量缺失的数据记录，若对整