2025年征信系统数据分析与挖掘高级试题库

2025年征信系统数据分析与挖掘高级试题库考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、数据预处理要求：对一组征信系统数据集进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据标准化等操作。1.对以下数据集进行数据清洗，去除重复记录：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，信用等级），（张三，123456789012345678，男，30，良好），（李四，123456789012345679，男，25，优秀），（张三，123456789012345678，男，30，良好）}2.处理以下数据集中缺失值，用平均值填充：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，信用等级），（王五，123456789012345680，男，缺失，缺失），（赵六，123456789012345681，男，缺失，缺失），（钱七，123456789012345682，男，缺失，缺失）}3.处理以下数据集中异常值，用中位数填充：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，信用等级），（孙八，123456789012345683，男，100，缺失），（周九，123456789012345684，男，50，缺失），（吴十，123456789012345685，男，30，缺失）}4.对以下数据集进行数据标准化，将年龄和信用等级转换为0-1之间的数值：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，信用等级），（郑十一，123456789012345686，男，25，良好），（冯十二，123456789012345687，男，20，优秀），（陈十三，123456789012345688，男，30，优秀）}二、特征选择要求：对一组征信系统数据集进行特征选择，找出对预测目标影响较大的特征。1.对以下数据集进行特征选择，选取与信用等级相关度最高的特征：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（张三，123456789012345678，男，30，5000，2000，良好），（李四，123456789012345679，男，25，6000，3000，优秀），（王五，123456789012345680，男，35，4000，1000，一般）}2.对以下数据集进行特征选择，选取对信用等级影响最大的3个特征：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（赵六，123456789012345681，男，28，7000，3000，优秀），（钱七，123456789012345682，男，22，8000，2000，良好），（孙八，123456789012345683，男，32，5000，1500，一般）}3.对以下数据集进行特征选择，选取对信用等级影响最小的特征：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（周九，123456789012345684，男，29，4500，1000，良好），（吴十，123456789012345685，男，27，5500，1500，优秀），（郑十一，123456789012345686，男，31，6000，2500，一般）}4.对以下数据集进行特征选择，选取对信用等级影响最大的特征，并解释原因：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（冯十二，123456789012345687，男，26，9000，4000，优秀），（陈十三，123456789012345688，男，33，6500，2000，良好），（陆十四，123456789012345689，男，24，7000，3000，一般）}三、模型训练与评估要求：使用合适的机器学习模型对征信系统数据集进行训练和评估，分析模型的性能。1.使用决策树模型对以下数据集进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：训练集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（张三，123456789012345678，男，30，5000，2000，良好），（李四，123456789012345679，男，25，6000，3000，优秀）}测试集：{（王五，123456789012345680，男，35，4000，1000，一般）}2.使用支持向量机（SVM）模型对以下数据集进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：训练集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（赵六，123456789012345681，男，28，7000，3000，优秀），（钱七，123456789012345682，男，22，8000，2000，良好）}测试集：{（孙八，123456789012345683，男，32，5000，1500，一般）}3.使用随机森林模型对以下数据集进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：训练集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（周九，123456789012345684，男，29，4500，1000，良好），（吴十，123456789012345685，男，27，5500，1500，优秀）}测试集：{（郑十一，123456789012345686，男，31，6000，2500，一般）}4.使用K最近邻（KNN）模型对以下数据集进行训练，并评估模型在测试集上的准确率：训练集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，收入，负债，信用等级），（冯十二，123456789012345687，男，26，9000，4000，优秀），（陈十三，123456789012345688，男，33，6500，2000，良好）}测试集：{（陆十四，123456789012345689，男，24，7000，3000，一般）}5.分析以下模型的性能，并说明原因：模型1：使用逻辑回归模型对征信系统数据集进行训练；模型2：使用朴素贝叶斯模型对征信系统数据集进行训练；模型3：使用神经网络模型对征信系统数据集进行训练。四、模型调优与优化要求：对上一部分中训练的模型进行调优，并分析调优前后模型性能的变化。1.使用网格搜索（GridSearch）对决策树模型进行参数调优，并比较调优前后的准确率变化。2.对支持向量机（SVM）模型使用交叉验证（Cross-validation）进行参数调优，分析不同核函数对模型性能的影响。3.在随机森林模型中调整树的数量和树的深度，比较不同设置对模型准确率的影响。4.使用K最近邻（KNN）模型的K值进行调优，分析K值对模型准确率的影响。5.对逻辑回归模型使用L1和L2正则化进行参数调优，比较不同正则化项对模型性能的影响。6.使用神经网络模型中的激活函数和层数进行调优，分析这些参数对模型性能的影响。五、结果可视化与解释要求：将模型的预测结果进行可视化，并对关键结果进行解释。1.使用散点图展示决策树模型的预测结果，分析预测的分布情况。2.使用ROC曲线和AUC值评估支持向量机（SVM）模型的性能，并解释结果。3.利用条形图展示随机森林模型预测的类别分布，分析不同类别的预测概率。4.使用热力图展示K最近邻（KNN）模型预测结果的邻域关系。5.通过混淆矩阵可视化逻辑回归模型的预测效果，并解释模型对正负样本的预测能力。6.使用决策树或混淆矩阵展示神经网络模型的预测结果，分析模型在不同输入下的预测倾向。六、模型部署与监控要求：将训练好的模型部署到实际应用中，并设置监控机制以保证模型的稳定性和准确性。1.描述如何将训练好的决策树模型部署到Web服务中，实现实时预测。2.说明如何将支持向量机（SVM）模型集成到移动应用程序中，并确保预测速度。3.描述随机森林模型如何部署到云平台，并实现跨地域访问。4.解释K最近邻（KNN）模型如何与大数据分析系统集成，处理大规模数据。5.描述如何将逻辑回归模型部署到在线分析平台，实现自动化决策支持。6.说明神经网络模型在工业自动化控制系统中的应用，并讨论模型的实时监控和维护策略。本次试卷答案如下：一、数据预处理1.数据清洗后的数据集：数据集：{（姓名，身份证号，性别，年龄，信用等级），（李四，123456789012345679，男，25，优秀），（张三，123456789012345678，男，30，良好）}2.数据集中缺失值处理后的数据集：数据集：{（王五，123456789012345680，男，缺失，缺失），（赵六，123456789012345681，男，缺失，缺失），（钱七，123456789012345682，男，缺失，缺失）}3.数据集中异常值处理后的数据集：数据集：{（孙八，123456789012345683，男，50，缺失），（周九，123456789012345684，男，50，缺失），（吴十，123456789012345685，男，30，缺失）}4.数据标准化后的数据集：数据集：{（郑十一，123456789012345686，男，0.5，良好），（冯十二，123456789012345687，男，0.6，优秀），（陈十三，123456789012345688，男，0.7，优秀）}二、特征选择1.与信用等级相关度最高的特征为收入和负债。2.对信用等级影响最大的3个特征为收入、负债和年龄。3.对信用等级影响最小的特征为年龄。4.对信用等级影响最大的特征为收入，因为收入与信用等级的相关性最强。三、模型训练与评估1.决策树模型的准确率：0.8（假设值）2.支持向量机（SVM）模型的准确率：0.75（假设值）3.随机森林模型的准确率：0.85（假设值）4.K最近邻（KNN）模型的准确率：0.80（假设值）5.逻辑回归模型的准确率：0.78（假设值）6.朴素贝叶斯模型的准确率：0.82（假设值）7.神经网络模型的准确率：0.90（假设值）四、模型调优与优化1.决策树模型调优前后的准确率变化：从0.8提升到0.85。2.支持向量机（SVM）模型调优后，使用径向基函数（RBF）核函数，准确率从0.75提升到0.8。3.随机森林模型调优后，增加树的数量和树的深度，准确率从0.85提升到0.9。4.K最近邻（KNN）模型调优后，K值从3变为5，准确率从0.80提升到0.85。5.逻辑回归模型调优后，L1正则化项的值为0.1，准确率从0.78提升到0.82。6.神经网络模型调优后，增加层数和激活函数，准确率从0.90提升到0.95。五、结果可视化与解释1.散点图显示决策树模型预测结果集中在良好和优秀区间。2.ROC曲线和AUC值显示支持向量机（SVM）模型性能良好。3.条形图显示随机森林模型预测结果在良好和优秀区间分布均匀。4.热力图显示K最近邻（KNN）模型预测结果邻域关系紧密。5.混淆矩阵显示