2025年征信信用評(píng)分模型實(shí)踐操作試題集考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)據(jù)預(yù)處理要求：請(qǐng)根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理任務(wù)，包括缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)幚砣笔е担簲?shù)據(jù)集：[10,20,30,None,40,50,60,70,80,90]2.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)幚懋惓Ｖ担簲?shù)據(jù)集：[10,20,30,40,500,60,70,80,90,100]3.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換為整數(shù)類型：數(shù)據(jù)集：['10','20','30','40','50','60','70','80','90','100']4.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的字符串轉(zhuǎn)換為日期格式：數(shù)據(jù)集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']5.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的負(fù)數(shù)轉(zhuǎn)換為0：數(shù)據(jù)集：[-10,-20,-30,-40,-50,-60,-70,-80,-90,-100]6.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的空字符串轉(zhuǎn)換為空值：數(shù)據(jù)集：['','abc','123','','xyz','','pqr','','stu']7.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值刪除：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,10,20,30,40,50]8.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的非數(shù)字字符去除：數(shù)據(jù)集：['abc123','xyz789','pqr456','stu012']9.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的數(shù)字字符去除：數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu']10.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)將數(shù)據(jù)集中的空值替換為平均值：數(shù)據(jù)集：[10,20,None,40,50,60,70,80,90,100]二、特征工程要求：請(qǐng)根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集，完成特征工程任務(wù)，包括特征提取、特征轉(zhuǎn)換等。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛∪掌谔卣鳎辍⒃隆⑷眨簲?shù)據(jù)集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']2.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛∥谋咎卣鳎ㄩL(zhǎng)度、字符數(shù)、數(shù)字?jǐn)?shù)）：數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']3.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛?shù)值特征（均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差）：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]4.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛》诸愄卣鳎悇e標(biāo)簽）：數(shù)據(jù)集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']5.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛r(shí)間序列特征（趨勢(shì)、季節(jié)性、周期性）：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]6.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛∥谋咎卣鳎ㄔ~頻、TF-IDF）：數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']7.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛?shù)值特征（最大值、最小值、中位數(shù)）：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]8.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛》诸愄卣鳎ǘ诸悺⒍喾诸悾簲?shù)據(jù)集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']9.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛r(shí)間序列特征（趨勢(shì)、季節(jié)性、周期性）：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]10.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)?zhí)崛∥谋咎卣鳎ㄔ~頻、TF-IDF）：數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']三、模型訓(xùn)練要求：請(qǐng)根據(jù)給定的數(shù)據(jù)集，選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型的性能。1.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用決策樹(shù)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]2.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]3.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]4.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用K最近鄰模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]5.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用樸素貝葉斯模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]6.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]7.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]8.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用XGBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]9.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用LightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]10.給定以下數(shù)據(jù)集，請(qǐng)使用CatBoost模型進(jìn)行訓(xùn)練，并評(píng)估模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率：數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]四、模型調(diào)優(yōu)要求：請(qǐng)針對(duì)第三題中所使用的模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，并使用交叉驗(yàn)證方法評(píng)估調(diào)優(yōu)后的模型性能。1.對(duì)于使用決策樹(shù)模型的第四題，請(qǐng)調(diào)整以下參數(shù)，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能：-`max_depth`:決策樹(shù)的最大深度。-`min_samples_split`:內(nèi)部節(jié)點(diǎn)再劃分所需最小樣本數(shù)。-`min_samples_leaf`:葉節(jié)點(diǎn)最小樣本數(shù)。2.對(duì)于使用隨機(jī)森林模型的第五題，請(qǐng)調(diào)整以下參數(shù)，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能：-`n_estimators`:隨機(jī)森林中決策樹(shù)的數(shù)量。-`max_features`:構(gòu)建隨機(jī)樹(shù)時(shí)考慮的特征數(shù)量。-`min_samples_split`:內(nèi)部節(jié)點(diǎn)再劃分所需最小樣本數(shù)。3.對(duì)于使用支持向量機(jī)模型的第六題，請(qǐng)調(diào)整以下參數(shù)，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能：-`C`:正則化參數(shù)。-`kernel`:核函數(shù)類型。-`gamma`:核函數(shù)系數(shù)。五、模型評(píng)估要求：請(qǐng)使用以下評(píng)估指標(biāo)對(duì)第三題中調(diào)優(yōu)后的模型進(jìn)行評(píng)估，并比較不同模型的性能。1.計(jì)算第四題決策樹(shù)模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。2.計(jì)算第五題隨機(jī)森林模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。3.計(jì)算第六題支持向量機(jī)模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)。六、模型部署要求：請(qǐng)針對(duì)第三題中表現(xiàn)最好的模型，完成以下部署任務(wù)：1.將模型保存為可部署的格式，如PMML或ONNX。2.創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的Web服務(wù)，使用Flask或Django框架，以便用戶可以通過(guò)HTTP請(qǐng)求進(jìn)行預(yù)測(cè)。3.編寫一個(gè)用戶界面，允許用戶輸入特征值，并顯示模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。本次試卷答案如下：一、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.處理缺失值：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,None,40,50,60,70,80,90]-解析思路：使用Python的pandas庫(kù)，可以通過(guò)fillna方法將None替換為該列的平均值。2.處理異常值：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,500,60,70,80,90,100]-解析思路：可以使用IQR（四分位距）方法或Z-score方法識(shí)別和移除異常值。3.數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：-數(shù)據(jù)集：['10','20','30','40','50','60','70','80','90','100']-解析思路：使用Python的int()函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)。4.字符串轉(zhuǎn)換為日期格式：-數(shù)據(jù)集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']-解析思路：使用Python的datetime庫(kù)中的strptime函數(shù)將字符串轉(zhuǎn)換為日期對(duì)象。5.負(fù)數(shù)轉(zhuǎn)換為0：-數(shù)據(jù)集：[-10,-20,-30,-40,-50,-60,-70,-80,-90,-100]-解析思路：使用Python的條件表達(dá)式，如果值小于0，則將其替換為0。6.空字符串轉(zhuǎn)換為空值：-數(shù)據(jù)集：['','abc','123','','xyz','','pqr','','stu']-解析思路：使用Python的pandas庫(kù)，可以通過(guò)replace方法將空字符串替換為NaN。7.刪除重復(fù)值：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100,10,20,30,40,50]-解析思路：使用Python的集合（set）來(lái)刪除重復(fù)元素。8.非數(shù)字字符去除：-數(shù)據(jù)集：['abc123','xyz789','pqr456','stu012']-解析思路：使用Python的re模塊的正則表達(dá)式來(lái)移除非數(shù)字字符。9.數(shù)字字符去除：-數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu']-解析思路：使用Python的re模塊的正則表達(dá)式來(lái)移除數(shù)字字符。10.空值替換為平均值：-數(shù)據(jù)集：[10,20,None,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：首先計(jì)算平均值，然后使用fillna方法將空值替換為平均值。二、特征工程1.提取日期特征：-數(shù)據(jù)集：['2022-01-01','2022-02-01','2022-03-01','2022-04-01','2022-05-01','2022-06-01','2022-07-01','2022-08-01','2022-09-01','2022-10-01']-解析思路：使用datetime庫(kù)的dateutil模塊來(lái)解析日期字符串，并提取年、月、日等特征。2.提取文本特征：-數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']-解析思路：使用Python的collections模塊中的Counter類來(lái)計(jì)算詞頻。3.提取數(shù)值特征：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：計(jì)算均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。4.提取分類特征：-數(shù)據(jù)集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']-解析思路：直接將類別標(biāo)簽作為特征。5.提取時(shí)間序列特征：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：計(jì)算趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性。6.提取文本特征：-數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']-解析思路：使用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）方法提取特征。7.提取數(shù)值特征：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：計(jì)算最大值、最小值和中位數(shù)。8.提取分類特征：-數(shù)據(jù)集：['red','green','blue','red','green','blue','red','green','blue','red']-解析思路：使用二分類或多分類標(biāo)簽作為特征。9.提取時(shí)間序列特征：-數(shù)據(jù)集：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]-解析思路：計(jì)算趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性。10.提取文本特征：-數(shù)據(jù)集：['abc','xyz','pqr','stu','123','456','789','012','345','678']-解析思路：使用TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）方法提取特征。三、模型訓(xùn)練1.決策樹(shù)模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的DecisionTreeClassifier進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。2.隨機(jī)森林模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的RandomForestClassifier進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。3.支持向量機(jī)模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的SVC進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。4.K最近鄰模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的KNeighborsClassifier進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。5.樸素貝葉斯模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的MultinomialNB進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。6.邏輯回歸模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的LogisticRegression進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。7.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的MLPClassifier進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。8.XGBoost模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的XGBClassifier進(jìn)行訓(xùn)練，并使用交叉驗(yàn)證評(píng)估性能。9.LightGBM模型訓(xùn)練：-解析思路：使用scikit-learn庫(kù)中的LGBMClassif