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首頁大數(shù)據(jù)時代CDA數(shù)據(jù)分析練習題3
CDA數(shù)據(jù)分析練習題3
2024-09-12
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《數(shù)據(jù)分析專項練習題庫》
《CDA數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫》
《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》


75.利用Apriori算法計算頻繁項集可以有效降低計算頻繁集的時間復雜度。在以下的購物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項集，在候選2-項集中需要剪枝的是（BD）

ID 項集

1 面包、牛奶

2 面包、尿布、啤酒、雞蛋

3 牛奶、尿布、啤酒、可樂

4 面包、牛奶、尿布、啤酒

5 面包、牛奶、尿布、可樂

A、啤酒、尿布

B、啤酒、面包

C、面包、尿布

D、啤酒、牛奶



76.下表是一個購物籃，假定支持度閾值為40%，其中__(A D)__是頻繁閉項集。

 

TID 項

1 abc

2 abcd

3 bce

4 acde

5 de

 

A、abc

B、ad

C、cd

D、de

 

77.Apriori算法的計算復雜度受__(ABCD)__影響。

A、支持度閥值

B、項數(shù)（維度）

C、事務數(shù)

D、事務平均寬度

 

78. 我們可以用哪種方式來避免決策樹過度擬合 (Overfitting)的問題？ (AB)

A、利用修剪法來限制樹的深度

B、利用盆栽法規(guī)定每個節(jié)點下的最小的記錄數(shù)目

C、利用逐步回歸法來刪除部分數(shù)據(jù)

D、目前并無適合的方法來處理這問題

 

79.以下屬于分類器評價或比較尺度的有: (ACD)

A、預測準確度

B、召回率

C、模型描述的簡潔度

D、計算復雜度

 

80.在評價不平衡類問題分類的度量方法有如下幾種:(ABCD)

A、F1度量

B、召回率（recall）

C、精度（precision）

D、真正率（ture positive rate,TPR）

 

81.貝葉斯信念網(wǎng)絡(BBN)有如下哪些特點：（AB）

A、構(gòu)造網(wǎng)絡費時費力

B、對模型的過分問題非常魯棒

C、貝葉斯網(wǎng)絡不適合處理不完整的數(shù)據(jù)

D、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確定后，添加變量相當麻煩

 

82.如下哪些不是最近鄰分類器的特點: (C)

A、它使用具體的訓練實例進行預測，不必維護源自數(shù)據(jù)的模型

B、分類一個測試樣例開銷很大

C、最近鄰分類器基于全局信息進行預測

D、可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界

 

83.如下那些不是基于規(guī)則分類器的特點：（AC）

A、規(guī)則集的表達能力遠不如決策樹好

B、基于規(guī)則的分類器都對屬性空間進行直線劃分，并將類指派到每個劃分

C、無法被用來產(chǎn)生更易于解釋的描述性模型

D、非常適合處理類分布不平衡的數(shù)據(jù)集

 

84.以下屬于聚類算法的是（ ABD ）。

A、K均值

B、DBSCAN

C、Apriori

D、Jarvis-Patrick（JP）

 

85.（ CD ）都屬于簇有效性的監(jiān)督度量。

A、輪廓系數(shù)

B、共性分類相關(guān)系數(shù)

C、熵

D、F度量

 

86. 下列對ID3算法的描述，何者為真？(A, B, D)

A、每個節(jié)點的分支度都不相同

B、使用Information Gain作為節(jié)點分割的依據(jù)

C、可以處理數(shù)值型態(tài)的字段

D、無法處理空值的字段

 

87.（ ABCD ）這些數(shù)據(jù)特性都是對聚類分析具有很強影響的。

A、高維性

B、規(guī)模

C、稀疏性

D、噪聲和離群點

 

88．在聚類分析當中，（ AD ）等技術(shù)可以處理任意形狀的簇。

A、MIN（單鏈）

B、MAX（全鏈）

C、組平均

D、Chameleon

 

89.（ AB ）都屬于分裂的層次聚類算法。

A、二分K均值

B、MST

C、Chameleon

D、組平均

 

90.下列哪種算法可同時用來做分類以及預測數(shù)值？(A, B)

A、Neural Network

B、Decision Tree

C、Logistic Regression

D、Linear Regression

 

三、內(nèi)容相關(guān)題

 

（一）、根據(jù)相同的背景材料回答若干道題目，每道題的答案個數(shù)不固定。下列各題A）、B）、C）、D）四個選項中，每題至少有一個選項是正確的，多選或少選，均不能得分。

I、下圖為類神經(jīng)元的示意圖，請回答1至3題：

 

1、【答案（A）】

請問虛線的部分為？

A、類神經(jīng)元 

B、 鍵結(jié)值(Weight) 

C、閥值(Bias) 

D、激發(fā)函數(shù)(Activation Function)

 

2、【答案（D）】

請問請問( )為？

A、類神經(jīng)元 

B、鍵結(jié)值(Weight) 

C、閥值(Bias) 

D、激發(fā)函數(shù)(Activation Function)

 

3、【答案（B）】

請問W1, W2, …, Wm為？

A、類神經(jīng)元 

B、鍵結(jié)值(Weight) 

C、閥值(Bias) 

D、激發(fā)函數(shù)(Activation Function)

 

II、根據(jù)下表的混亂矩陣(Confusion Matrix)，回答4至5題：

4、【答案（A）】

對于屬性值YES的響應率(Precision)應如何計算？ 

A.  B.   C.   D. 

 

5、【答案（B）】

對于屬性值YES的捕捉率(Recall)應如何計算？

A.  B.   C.   D. 

 

（二）、6-10題略

 

四、案例操作題

 

帶數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)請見***

 

（一）、根據(jù)相同的背景材料和數(shù)據(jù)回答若干道題目，每道題的答案個數(shù)不固定。在做題過程中需要使用統(tǒng)計軟件進行相應的操作。提供SAS、SPSS和CSV三種格式的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計軟件不受限制。下列各題A）、B）、C）、D）四個選項中，每題至少有一個選項是正確的，多選或少選，均不能得分。

I、一家銀行希望使用自有業(yè)務數(shù)據(jù)和外部征信局數(shù)據(jù)來構(gòu)造信用評分模型。該數(shù)據(jù)保存在Credit這張表中。其變量描述如下：

 

分析過程需要使用軟件進行，可以使用任何軟件完成以下題目：

1、 （AB）

以下哪個變量是分類變量

A. TARGET

B. BanruptcyInd

C. InqFinanceCnt24

D. TLBadDerogCnt

 

2、 （B）

這些變量中，有多少個變量具有缺失值

A. 7

B. 11

C. 12

D. 27

 

3、（B）

InqCnt06的中位數(shù)是

A.0

B.2

C.40

D.3.11

 

4、（AC）

以下四個變量中，哪兩個右偏嚴重

A. TLCnt24

B. TlOpenPct

C. TLSatCnt

D. TLSatPct

 

5、（B）

將數(shù)據(jù)按7:3的比例分為訓練集和驗證集，對有缺失值的變量使用中位數(shù)進行填補后，使用逐步回歸法以Target為被解釋變量構(gòu)造邏輯回歸，以下哪些變量的解釋力度最強

A.TLBadCnt24

B.TLBalHCPct

C.TLCnt03

D.TLDel60Cnt24

 

6-10略

 

（二）、11-20題略



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