数据科学家《特征工程与模型调优》测试
一、单选题（每题2分，共30分）
1.以下哪种方法不属于特征选择的常用方法（）
A.卡方检验
B.信息增益
C.主成分分析
D.梯度提升树
【答案】D
2.在进行特征缩放时，将数据映射到[0,1]区间的方法是（）
A.标准化
B.归一化
C.正则化
D.离散化
【答案】B
3.对于缺失值处理，以下哪种方法在数据量较大且缺失比例较小时效果较好（）
A.删除缺失值所在行
B.均值填充
C.中位数填充
D.插值法
【答案】C
4.以下哪种模型对特征的缩放较为敏感（）
A.决策树
B.随机森林
C.支持向量机
D.朴素贝叶斯
【答案】C
5.在模型调优中，使用交叉验证的主要目的是（）
A.减少模型训练时间
B.评估模型的泛化能力
C.选择最佳的特征子集
D.确定模型的复杂度
【答案】B
6.以下哪个指标通常用于衡量回归模型的预测误差（）
A.准确率
B.召回率
C.均方误差
D.F1值
【答案】C
7.在逻辑回归模型中，用于防止过拟合的正则化方法通常是（）
A.L1正则化
B.L2正则化
C.弹性网络正则化
D.以上都有可能
【答案】D
8.特征工程中，将文本数据转换为数值特征的常用方法是（）
A.词袋模型
B.词向量模型
C.二者都是
D.二者都不是
【答案】C
9.以下哪种模型属于线性模型（）
A.神经网络
B.决策树
C.线性回归
D.支持向量机
【答案】C
10.在模型训练过程中，如果验证集上的损失持续下降，而训练集上的损失已经很低且不再下降，可能出现了（）
A.欠拟合
B.过拟合
C.数据泄露
D.梯度消失
【答案】B
11.对于高维数据，为了降低维度同时保留主要信息，以下哪种方法更合适（）
A.特征选择
B.特征提取
C.数据采样
D.数据清洗
【答案】B
12.在进行模型调优时，网格搜索和随机搜索的主要区别在于（）
A.搜索范围不同
B.搜索效率不同
C.搜索的参数空间不同
D.以上都是
【答案】D
13.以下哪种情况会导致模型出现欠拟合（）
A.模型复杂度太高
B.数据噪声太大
C.特征数量过多
D.模型复杂度太低
【答案】D
14.在分类问题中，混淆矩阵的对角线元素表示（）
A.错误分类的样本数
B.正确分类的样本数
C.所有样本数
D.预测为正类的样本数
【答案】B
15.在特征工程中，对类别特征进行编码的目的是（）
A.提高模型训练速度
B.使模型能够处理类别数据
C.增加特征的维度
D.减少特征的数量
【答案】B
二、多选题（每题3分，共30分）
1.以下哪些属于特征工程的范畴（）
A.特征提取
B.特征选择
C.特征缩放
D.数据可视化E.缺失值处理
【答案】A、B、C、E
【解析】特征工程主要涉及对原始数据进行处理，以提高数据质量和模型性能。特征提取是从原始数据中提取有价值的特征；特征选择是从众多特征中挑选出对模型最有用的特征；特征缩放用于将特征数据进行标准化或归一化处理，提升模型收敛速度和性能；缺失值处理也是特征工程中的重要环节，对含有缺失值的数据进行合适的填充或处理，以保证数据的完整性。而数据可视化主要用于直观展示数据的特征和关系，不属于特征工程范畴。
2.以下哪些是常用的模型调优方法（）
A.交叉验证
B.网格搜索
C.随机搜索
D.早停法E.正则化
【答案】A、B、C、D、E
【解析】交叉验证通过将数据集划分成多个子集，多次训练和评估模型，来更准确地评估模型的泛化能力；网格搜索是在指定的参数空间中穷举所有可能的参数组合，找到最优参数；随机搜索则是在参数空间中随机选择参数组合进行评估，提高搜索效率；早停法在模型训练过程中，当验证集上的性能不再提升时提前停止训练，防止过拟合；正则化通过在损失函数中添加惩罚项，限制模型的复杂度，避免过拟合，这些都是常用的模型调优方法。
3.以下哪些指标可用于评估分类模型的性能（）
A.准确率
B.召回率
C.F1值
D.均方误差E.混淆矩阵
【答案】A、B、C、E
【解析】准确率是分类正确的样本数占总样本数的比例，反映了模型的整体分类能力；召回率是指实际为正类且被正确预测为正类的样本数与实际为正类的样本数的比例，衡量了模型对正类样本的捕捉能力；F1值是准确率和召回率的调和平均数，综合了两者的信息；混淆矩阵可以直观地展示模型在各个类别上的分类情况，包括正确分类和错误分类的样本数。而均方误差主要用于评估回归模型的预测误差，不用于分类模型。
4.在特征缩放中，常用的方法有（）
A.标准化（Z-score标准化）
B.归一化（Min-Max归一化）
C.对数变换
D.指数变换E.平方根变换
【答案】A、B
【解析】标准化（Z-score标准化）是将数据按照均值和标准差进行缩放，使数据具有零均值和单位方差，适用于大多数机器学习算法；归一化（Mi