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试卷总分:100 得分:100 一、单选题 (共 15 道试题,共 60 分) 1.用训练好的LOF实例判断数据是否异常，正常样本用1表示，异常样本用-1表示的语句 A.from sklean.neighbors import LocalOutlierFactor B.clf=LocalOutlierFactor(n_neighbors=20) C.y_pred=clf.fit_predict(X) D.X_scores = clf.negative_outlier_factor_
2.利用pandas处理数据缺失值时，用于填充缺失值的函数为 A.isnull B.head C.fillna D.dropna
3.决策树生成过程中，以信息增益作为特征选择准则生成决策树的算法是 A.ID3 B.C4.5 C.CART D.以上都不对
4.决策树的生成是一个递归过程，在决策树基本算法中，满足哪种情形，会导致递归过程返回停止 A.特征选择次数超过一定限制 B.当前属性集为空，或所有样本在所有属性上取值相同 C.决策树深度超过2 D.以上都不对
5.:from sklearn.tree import DecisionTreeClassifiernclf = DecisionTreeClassifier()nclf.fit(Xtrain,Ytrain) npredictions = clf.predict(Xtest)n上面代码第4行中Xtest表示 A.训练数据集 B.测试数据集 C.训练数据的类别标签数组 D.测试数据的类别标签数组
6.以下不属于大数据分析方法的是（） A.统计分析 B.数学模型 C.机器学习 D.人工智能
7.用训练好的孤立森林isolation forest实例对数据进行异常值检测的语句是 A.from sklean.ensemble import IsolationForest B.LocalOutlierFactor C.clf= IsolationForest(max_samples=100,random_state=0) D.clf.fit(X_train) E.y_pred=clf.fit_predict(X) F.y_pred_test = clf.predict(X_test)
8.用训练好的模糊C均值聚类实例对数据进行聚类操作的语句是 A.from fcmeans import FCM B.fcm=FCM(n_clusters=3) C.fcm.fit(X) D.fcm_labels=fcm.u.argmax(axis=1)
9.数据集{1,2,2,2,3,4}的众数是 A.1 B.2 C.3 D.4
10.不包含任何项的项集是指 A.项 B.空集 C.超项集 D.子项集
11.利用Sklearn构建KNN分类器，用于KNN分类器训练的程序为 A.knn.fit(X_train,y_train) B.y_pred=knn.predict(X_test) C.knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k) D.以上都不对
12.数据集{2,2,4,4,4,4,6,6,8,8,12,14,16,20,22,28,30,44}的中四分位数为 A.2 B.4 C.6 D.8
13.关联规则 X→Y 表示中X称为 A.前件 B.后件 C.中间件 D.以上都不对
14.从软件库中导入模糊C均值聚类算法类的语句是 A.from fcmeans import FCM B.fcm=FCM(n_clusters=3) C.fcm.fit(X) D.fcm_labels=fcm.u.argmax(axis=1)
15.如果一个项集包含K个项，则该项集称为 A.项 B.空集 C.超项集 D.K项集
二、多选题 (共 5 道试题,共 20 分) 16.数据集中趋势分析的常用指标包括 A.平均值 B.中位数 C.众数 D.四分位数
17.以下哪些是数据可视化图表 A.柱状图 B.折线图 C.饼图 D.散点图
18.分箱法包括 A.等深分箱 B.众数分箱 C.等宽分箱 D.以上都不对
19.在数据清洗过程中，用于处理噪声值的方法包括 A.盖帽法 B.分箱法 C.聚类法 D.以上都不对
20.定性数据包括 A.有序数据 B.无序数据 C.定类等级数据 D.定性等级数据
三、判断题 (共 5 道试题,共 20 分) 21.回归算法的目的是寻找决策边界
22.描述性数据分析属于比较高级复杂的数据分析手段
23.盖帽法是将某连续变量均值上下三倍标准差范围外的数值全部删除
24.定性数据包括离散数据和连续数据
25.等宽分箱方法是指每个分箱中样本数量一致
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