2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫：數(shù)據(jù)可視化與機器學(xué)習(xí)試題

2025年統(tǒng)計學(xué)期末考試題庫：數(shù)據(jù)可視化與機器學(xué)習(xí)試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)可視化（共10題，每題2分，共20分）1.下列哪種圖表適用于展示多個類別的數(shù)據(jù)分布？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖2.柱狀圖中，下列哪個選項表示數(shù)據(jù)的相對大小？（）A.柱子的高度B.柱子的寬度C.柱子的顏色D.柱子的形狀3.在散點圖中，如何判斷兩個變量之間是否存在線性關(guān)系？（）A.通過觀察散點的分布形狀B.通過計算散點的均值和方差C.通過計算散點的協(xié)方差D.通過計算散點的相關(guān)系數(shù)4.下列哪種圖表適用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢？（）A.餅圖B.柱狀圖C.折線圖D.散點圖5.下列哪種圖表適用于展示數(shù)據(jù)之間的對比關(guān)系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖6.在餅圖中，如何表示各部分占總體的比例？（）A.通過餅圖的大小B.通過餅圖的形狀C.通過餅圖的顏色D.通過餅圖的角度7.下列哪種圖表適用于展示多個變量的關(guān)系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖8.在折線圖中，如何表示數(shù)據(jù)的變化趨勢？（）A.通過折線的長度B.通過折線的高度C.通過折線的顏色D.通過折線的形狀9.下列哪種圖表適用于展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系？（）A.柱狀圖B.折線圖C.散點圖D.餅圖10.在散點圖中，如何表示數(shù)據(jù)的集中趨勢？（）A.通過觀察散點的分布形狀B.通過計算散點的均值和方差C.通過計算散點的協(xié)方差D.通過計算散點的相關(guān)系數(shù)二、機器學(xué)習(xí)（共10題，每題2分，共20分）1.下列哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機2.在機器學(xué)習(xí)中，下列哪個指標(biāo)用于評估分類模型的性能？（）A.精確度B.召回率C.F1值D.ROC曲線3.下列哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機4.下列哪種算法用于特征選擇？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機5.下列哪種算法用于降維？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機6.在機器學(xué)習(xí)中，下列哪個指標(biāo)用于評估回歸模型的性能？（）A.精確度B.召回率C.F1值D.均方誤差7.下列哪種算法屬于集成學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機8.在機器學(xué)習(xí)中，下列哪種算法適用于處理不平衡數(shù)據(jù)？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機9.下列哪種算法屬于深度學(xué)習(xí)？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.在機器學(xué)習(xí)中，下列哪種算法適用于處理非線性問題？（）A.決策樹B.K-meansC.主成分分析D.支持向量機三、數(shù)據(jù)預(yù)處理（共10題，每題2分，共20分）1.下列哪種方法可以處理缺失值？（）A.刪除缺失值B.填充缺失值C.分箱處理D.生成隨機數(shù)2.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，下列哪個步驟是必要的？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.模型選擇3.下列哪種方法可以處理異常值？（）A.刪除異常值B.替換異常值C.分箱處理D.生成隨機數(shù)4.下列哪種方法可以將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)？（）A.編碼B.歸一化C.標(biāo)準(zhǔn)化D.預(yù)處理5.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，下列哪個步驟可以減少特征維度？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.模型選擇6.下列哪種方法可以處理數(shù)據(jù)不平衡問題？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.重采樣7.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，下列哪個步驟可以提高模型的泛化能力？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.模型選擇8.下列哪種方法可以將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為類別型數(shù)據(jù)？（）A.編碼B.歸一化C.標(biāo)準(zhǔn)化D.預(yù)處理9.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，下列哪個步驟可以降低噪聲的影響？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.模型選擇10.下列哪種方法可以處理數(shù)據(jù)不平衡問題？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征提取D.重采樣四、特征工程（共10題，每題2分，共20分）1.特征工程中的“特征提取”指的是什么過程？（）A.從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新的特征B.選擇最重要的特征C.對特征進行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化D.處理缺失值2.下列哪種技術(shù)用于將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征？（）A.One-HotEncodingB.LabelEncodingC.HashingD.PCA3.在特征工程中，什么是特征選擇的目的？（）A.減少數(shù)據(jù)集的大小B.提高模型的性能C.增加模型的復(fù)雜性D.提高模型的解釋性4.下列哪種方法可以用于檢測特征之間的多重共線性？（）A.VarianceInflationFactor(VIF)B.CorrelationMatrixC.PrincipalComponentAnalysis(PCA)D.DecisionTrees5.在特征工程中，什么是特征編碼的目的？（）A.將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)B.減少數(shù)據(jù)集的大小C.提高模型的性能D.提高模型的解釋性6.下列哪種技術(shù)可以用于處理高維數(shù)據(jù)集？（）A.FeatureSelectionB.FeatureExtractionC.DimensionalityReductionD.DataAugmentation7.在特征工程中，什么是特征歸一化的目的？（）A.保持特征之間的比例關(guān)系B.減少特征之間的多重共線性C.提高模型的收斂速度D.增加模型的復(fù)雜性8.下列哪種方法可以用于處理特征之間的相關(guān)性？（）A.PrincipalComponentAnalysis(PCA)B.RegularizationC.FeatureScalingD.FeatureSelection9.在特征工程中，什么是特征組合的目的？（）A.創(chuàng)建新的特征B.減少數(shù)據(jù)集的大小C.提高模型的性能D.提高模型的解釋性10.下列哪種技術(shù)可以用于處理時間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性特征？（）A.TimeSeriesDecompositionB.FourierTransformC.MovingAverageD.AutoregressiveModels五、模型評估（共10題，每題2分，共20分）1.在模型評估中，什么是混淆矩陣？（）A.用于展示模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果對比的表格B.用于展示模型性能的圖表C.用于展示特征重要性的圖表D.用于展示模型參數(shù)的圖表2.下列哪種指標(biāo)用于評估分類模型的性能？（）A.MeanAbsoluteError(MAE)B.RootMeanSquaredError(RMSE)C.AccuracyD.F1Score3.在模型評估中，什么是交叉驗證？（）A.將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測試集B.使用不同的訓(xùn)練集和測試集多次訓(xùn)練模型C.使用不同的模型多次訓(xùn)練同一數(shù)據(jù)集D.使用不同的特征多次訓(xùn)練同一模型4.下列哪種指標(biāo)用于評估回歸模型的性能？（）A.PrecisionB.RecallC.F1ScoreD.MeanAbsoluteError(MAE)5.在模型評估中，什么是ROC曲線？（）A.用于展示模型在不同閾值下的性能B.用于展示模型預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果對比的表格C.用于展示特征重要性的圖表D.用于展示模型參數(shù)的圖表6.下列哪種方法可以用于評估模型的泛化能力？（）A.Cross-ValidationB.Hold-OutMethodC.BootstrapD.Bagging7.在模型評估中，什么是精確度？（）A.正確預(yù)測的樣本數(shù)與總預(yù)測樣本數(shù)的比例B.正確預(yù)測的樣本數(shù)與實際正樣本數(shù)的比例C.正確預(yù)測的樣本數(shù)與實際負樣本數(shù)的比例D.正確預(yù)測的樣本數(shù)與實際樣本總數(shù)的比例8.下列哪種指標(biāo)用于評估分類模型的平衡性？（）A.PrecisionB.RecallC.F1ScoreD.ROCAUC9.在模型評估中，什么是召回率？（）A.正確預(yù)測的樣本數(shù)與實際正樣本數(shù)的比例B.正確預(yù)測的樣本數(shù)與總預(yù)測樣本數(shù)的比例C.正確預(yù)測的樣本數(shù)與實際負樣本數(shù)的比例D.正確預(yù)測的樣本數(shù)與實際樣本總數(shù)的比例10.下列哪種方法可以用于評估模型的性能？（）A.ConfusionMatrixB.ROCCurveC.Cross-ValidationD.Alloftheabove六、模型優(yōu)化（共10題，每題2分，共20分）1.在模型優(yōu)化中，什么是正則化？（）A.通過添加懲罰項來減少模型復(fù)雜度B.通過減少模型參數(shù)的數(shù)量來簡化模型C.通過增加模型參數(shù)的數(shù)量來增加模型復(fù)雜度D.通過增加模型參數(shù)的約束條件來提高模型性能2.下列哪種正則化方法可以用于減少過擬合？（）A.L1RegularizationB.L2RegularizationC.DropoutD.BatchNormalization3.在模型優(yōu)化中，什么是網(wǎng)格搜索？（）A.通過遍歷所有可能的參數(shù)組合來尋找最佳參數(shù)B.通過隨機選擇參數(shù)組合來尋找最佳參數(shù)C.通過手動調(diào)整參數(shù)來尋找最佳參數(shù)D.通過交叉驗證來尋找最佳參數(shù)4.下列哪種方法可以用于提高模型的性能？（）A.FeatureEngineeringB.HyperparameterTuningC.ModelSelectionD.Alloftheabove5.在模型優(yōu)化中，什么是超參數(shù)？（）A.模型中需要手動設(shè)置的參數(shù)B.模型中不需要手動設(shè)置的參數(shù)C.模型中可以通過學(xué)習(xí)得到的參數(shù)D.模型中可以通過優(yōu)化得到的參數(shù)6.下列哪種方法可以用于評估超參數(shù)？（）A.GridSearchB.RandomSearchC.BayesianOptimizationD.Alloftheabove7.在模型優(yōu)化中，什么是過擬合？（）A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳B.模型在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都很好D.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都很好，但實際應(yīng)用效果不佳8.下列哪種方法可以用于減少過擬合？（）A.FeatureEngineeringB.RegularizationC.Cross-ValidationD.Alloftheabove9.在模型優(yōu)化中，什么是欠擬合？（）A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳B.模型在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳C.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都很好D.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都很好，但實際應(yīng)用效果不佳10.下列哪種方法可以用于提高模型的性能？（）A.FeatureEngineeringB.HyperparameterTuningC.ModelSelectionD.Alloftheabove本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)可視化（共10題，每題2分，共20分）1.A解析：柱狀圖適用于展示多個類別的數(shù)據(jù)分布，可以直觀地比較不同類別之間的數(shù)量差異。2.A解析：柱狀圖中，柱子的高度表示數(shù)據(jù)的相對大小，高度越高，表示數(shù)據(jù)量越大。3.D解析：在散點圖中，通過計算散點的相關(guān)系數(shù)可以判斷兩個變量之間是否存在線性關(guān)系。4.C解析：折線圖適用于展示數(shù)據(jù)隨時間變化的趨勢，可以清晰地看到數(shù)據(jù)的變化趨勢。5.A解析：柱狀圖適用于展示數(shù)據(jù)之間的對比關(guān)系，可以直觀地比較不同類別或組之間的數(shù)據(jù)差異。6.D解析：在餅圖中，通過餅圖的角度表示各部分占總體的比例，角度越大，表示占比越高。7.C解析：散點圖適用于展示多個變量的關(guān)系，可以通過散點的分布形狀來判斷變量之間的關(guān)系。8.C解析：在折線圖中，通過折線的顏色表示數(shù)據(jù)的變化趨勢，顏色變化可以反映數(shù)據(jù)的增減情況。9.C解析：散點圖適用于展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以通過散點的分布形狀和趨勢來判斷變量之間的關(guān)系。10.A解析：在散點圖中，通過觀察散點的分布形狀可以表示數(shù)據(jù)的集中趨勢，例如正態(tài)分布表示數(shù)據(jù)集中。二、機器學(xué)習(xí)（共10題，每題2分，共20分）1.A解析：決策樹屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分類或回歸。2.C解析：F1值是評估分類模型性能的指標(biāo)，綜合考慮了精確度和召回率。3.B解析：K-means屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過聚類將數(shù)據(jù)分為不同的組。4.A解析：特征選擇的目標(biāo)是選擇最重要的特征，提高模型的性能。5.C解析：PCA（主成分分析）是一種降維技術(shù)，可以將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)。6.D解析：均方誤差（MeanAbsoluteError,MAE）是評估回歸模型性能的指標(biāo)，表示預(yù)測值與實際值之間的平均絕對差異。7.D解析：深度學(xué)習(xí)算法屬于集成學(xué)習(xí)，通過組合多個模型來提高性能。8.D解析：支持向量機（SupportVectorMachine,SVM）適用于處理不平衡數(shù)據(jù)，通過調(diào)整參數(shù)可以更好地處理不平衡問題。9.D解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）屬于深度學(xué)習(xí)算法，適用于處理圖像等數(shù)據(jù)。10.A解析：決策樹適用于處理非線性問題，通過樹形結(jié)構(gòu)可以捕捉數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系。三、數(shù)據(jù)預(yù)處理（共10題，每題2分，共20分）1.B解析：填充缺失值是將缺失值替換為某個值，例如平均值、中位數(shù)或最頻繁出現(xiàn)的值。2.A解析：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的第一步，目的是去除數(shù)據(jù)中的錯誤、異常和不一致的數(shù)據(jù)。3.A解析：刪除缺失值是處理缺失值的一種方法，適用于缺失值較少且對模型影響不大的情況。4.A解析：One-HotEncoding是一種將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征的方法，適用于具有有限類別且類別之間沒有順序關(guān)系的數(shù)據(jù)。5.B解析：特征選擇的目標(biāo)是選擇最重要的特征，減少特征維度，提高模型的性能。6.D解析：重采樣是一種處理數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，通過增加少數(shù)類的樣本或減少多數(shù)類的樣本來平衡數(shù)據(jù)。7.A解析：數(shù)據(jù)清洗的目的是去除數(shù)據(jù)中的錯誤、異常和不一致的數(shù)據(jù)，提高模型的性能。8.B解析：LabelEncoding是一種將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征的方法，適用于具有有限類別且類別之間有順序關(guān)系的數(shù)據(jù)。9.C解析：特征標(biāo)準(zhǔn)化是將特征縮放到相同的尺度，提高模型的收斂速度。10.D解析：重采樣是一種處理數(shù)據(jù)不平衡問題的方法，通過增加少數(shù)類的樣本或減少多數(shù)類的樣本來平衡數(shù)據(jù)。四、特征工程（共10題，每題2分，共20分）1.A解析：特征提取是從原始數(shù)據(jù)中創(chuàng)建新的特征，提高模型的性能。2.C解析：Hashing是一種將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征的方法，通過哈希函數(shù)將文本映射到特征空間。3.B解析：特征選擇的目的在于選擇最重要的特征，提高模型的性能。4.A解析：VarianceInflationFactor(VIF)可以用于檢測特征之間的多重共線性，VIF值越大，表示多重共線性越嚴重。5.A解析：特征編碼的目的在于將類別型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，以便模型可以處理。6.C解析：DimensionalityReduction是一種處理高維數(shù)據(jù)集的方法，通過降維減少特征維度。7.C解析：特征歸一化的目的在于保持特征之間的比例關(guān)系，避免某些特征對模型的影響過大。8.A解析：PCA（主成分分析）可以用于檢測特征之間的相關(guān)性，通過降維來減少特征之間的多重共線性。9.A解析：特征組合的目的在于創(chuàng)建新的特征，提高模型的性能。10.A解析：TimeSeriesDecomposition是一種處理時間序列數(shù)據(jù)中的季節(jié)性特征的方法，通過分解時間序列來提取季節(jié)性成分。五、模型評估（共10題，每題2分，共20分）1.A解析：混淆矩陣是用于展示模