2025年征信系統數據分析與挖掘高級試題庫考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理要求：對一組征信系統數據集進行預處理，包括數據清洗、缺失值處理、異常值處理、數據標準化等操作。1.對以下數據集進行數據清洗，去除重復記錄：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，信用等級），（張三，123456789012345678，男，30，良好），（李四，123456789012345679，男，25，優秀），（張三，123456789012345678，男，30，良好）}2.處理以下數據集中缺失值，用平均值填充：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，信用等級），（王五，123456789012345680，男，缺失，缺失），（趙六，123456789012345681，男，缺失，缺失），（錢七，123456789012345682，男，缺失，缺失）}3.處理以下數據集中異常值，用中位數填充：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，信用等級），（孫八，123456789012345683，男，100，缺失），（周九，123456789012345684，男，50，缺失），（吳十，123456789012345685，男，30，缺失）}4.對以下數據集進行數據標準化，將年齡和信用等級轉換為0-1之間的數值：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，信用等級），（鄭十一，123456789012345686，男，25，良好），（馮十二，123456789012345687，男，20，優秀），（陳十三，123456789012345688，男，30，優秀）}二、特征選擇要求：對一組征信系統數據集進行特征選擇，找出對預測目標影響較大的特征。1.對以下數據集進行特征選擇，選取與信用等級相關度最高的特征：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（張三，123456789012345678，男，30，5000，2000，良好），（李四，123456789012345679，男，25，6000，3000，優秀），（王五，123456789012345680，男，35，4000，1000，一般）}2.對以下數據集進行特征選擇，選取對信用等級影響最大的3個特征：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（趙六，123456789012345681，男，28，7000，3000，優秀），（錢七，123456789012345682，男，22，8000，2000，良好），（孫八，123456789012345683，男，32，5000，1500，一般）}3.對以下數據集進行特征選擇，選取對信用等級影響最小的特征：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（周九，123456789012345684，男，29，4500，1000，良好），（吳十，123456789012345685，男，27，5500，1500，優秀），（鄭十一，123456789012345686，男，31，6000，2500，一般）}4.對以下數據集進行特征選擇，選取對信用等級影響最大的特征，并解釋原因：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（馮十二，123456789012345687，男，26，9000，4000，優秀），（陳十三，123456789012345688，男，33，6500，2000，良好），（陸十四，123456789012345689，男，24，7000，3000，一般）}三、模型訓練與評估要求：使用合適的機器學習模型對征信系統數據集進行訓練和評估，分析模型的性能。1.使用決策樹模型對以下數據集進行訓練，并評估模型在測試集上的準確率：訓練集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（張三，123456789012345678，男，30，5000，2000，良好），（李四，123456789012345679，男，25，6000，3000，優秀）}測試集：{（王五，123456789012345680，男，35，4000，1000，一般）}2.使用支持向量機（SVM）模型對以下數據集進行訓練，并評估模型在測試集上的準確率：訓練集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（趙六，123456789012345681，男，28，7000，3000，優秀），（錢七，123456789012345682，男，22，8000，2000，良好）}測試集：{（孫八，123456789012345683，男，32，5000，1500，一般）}3.使用隨機森林模型對以下數據集進行訓練，并評估模型在測試集上的準確率：訓練集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（周九，123456789012345684，男，29，4500，1000，良好），（吳十，123456789012345685，男，27，5500，1500，優秀）}測試集：{（鄭十一，123456789012345686，男，31，6000，2500，一般）}4.使用K最近鄰（KNN）模型對以下數據集進行訓練，并評估模型在測試集上的準確率：訓練集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，收入，負債，信用等級），（馮十二，123456789012345687，男，26，9000，4000，優秀），（陳十三，123456789012345688，男，33，6500，2000，良好）}測試集：{（陸十四，123456789012345689，男，24，7000，3000，一般）}5.分析以下模型的性能，并說明原因：模型1：使用邏輯回歸模型對征信系統數據集進行訓練；模型2：使用樸素貝葉斯模型對征信系統數據集進行訓練；模型3：使用神經網絡模型對征信系統數據集進行訓練。四、模型調優與優化要求：對上一部分中訓練的模型進行調優，并分析調優前后模型性能的變化。1.使用網格搜索（GridSearch）對決策樹模型進行參數調優，并比較調優前后的準確率變化。2.對支持向量機（SVM）模型使用交叉驗證（Cross-validation）進行參數調優，分析不同核函數對模型性能的影響。3.在隨機森林模型中調整樹的數量和樹的深度，比較不同設置對模型準確率的影響。4.使用K最近鄰（KNN）模型的K值進行調優，分析K值對模型準確率的影響。5.對邏輯回歸模型使用L1和L2正則化進行參數調優，比較不同正則化項對模型性能的影響。6.使用神經網絡模型中的激活函數和層數進行調優，分析這些參數對模型性能的影響。五、結果可視化與解釋要求：將模型的預測結果進行可視化，并對關鍵結果進行解釋。1.使用散點圖展示決策樹模型的預測結果，分析預測的分布情況。2.使用ROC曲線和AUC值評估支持向量機（SVM）模型的性能，并解釋結果。3.利用條形圖展示隨機森林模型預測的類別分布，分析不同類別的預測概率。4.使用熱力圖展示K最近鄰（KNN）模型預測結果的鄰域關系。5.通過混淆矩陣可視化邏輯回歸模型的預測效果，并解釋模型對正負樣本的預測能力。6.使用決策樹或混淆矩陣展示神經網絡模型的預測結果，分析模型在不同輸入下的預測傾向。六、模型部署與監控要求：將訓練好的模型部署到實際應用中，并設置監控機制以保證模型的穩定性和準確性。1.描述如何將訓練好的決策樹模型部署到Web服務中，實現實時預測。2.說明如何將支持向量機（SVM）模型集成到移動應用程序中，并確保預測速度。3.描述隨機森林模型如何部署到云平臺，并實現跨地域訪問。4.解釋K最近鄰（KNN）模型如何與大數據分析系統集成，處理大規模數據。5.描述如何將邏輯回歸模型部署到在線分析平臺，實現自動化決策支持。6.說明神經網絡模型在工業自動化控制系統中的應用，并討論模型的實時監控和維護策略。本次試卷答案如下：一、數據預處理1.數據清洗后的數據集：數據集：{（姓名，身份證號，性別，年齡，信用等級），（李四，123456789012345679，男，25，優秀），（張三，123456789012345678，男，30，良好）}2.數據集中缺失值處理后的數據集：數據集：{（王五，123456789012345680，男，缺失，缺失），（趙六，123456789012345681，男，缺失，缺失），（錢七，123456789012345682，男，缺失，缺失）}3.數據集中異常值處理后的數據集：數據集：{（孫八，123456789012345683，男，50，缺失），（周九，123456789012345684，男，50，缺失），（吳十，123456789012345685，男，30，缺失）}4.數據標準化后的數據集：數據集：{（鄭十一，123456789012345686，男，0.5，良好），（馮十二，123456789012345687，男，0.6，優秀），（陳十三，123456789012345688，男，0.7，優秀）}二、特征選擇1.與信用等級相關度最高的特征為收入和負債。2.對信用等級影響最大的3個特征為收入、負債和年齡。3.對信用等級影響最小的特征為年齡。4.對信用等級影響最大的特征為收入，因為收入與信用等級的相關性最強。三、模型訓練與評估1.決策樹模型的準確率：0.8（假設值）2.支持向量機（SVM）模型的準確率：0.75（假設值）3.隨機森林模型的準確率：0.85（假設值）4.K最近鄰（KNN）模型的準確率：0.80（假設值）5.邏輯回歸模型的準確率：0.78（假設值）6.樸素貝葉斯模型的準確率：0.82（假設值）7.神經網絡模型的準確率：0.90（假設值）四、模型調優與優化1.決策樹模型調優前后的準確率變化：從0.8提升到0.85。2.支持向量機（SVM）模型調優后，使用徑向基函數（RBF）核函數，準確率從0.75提升到0.8。3.隨機森林模型調優后，增加樹的數量和樹的深度，準確率從0.85提升到0.9。4.K最近鄰（KNN）模型調優后，K值從3變為5，準確率從0.80提升到0.85。5.邏輯回歸模型調優后，L1正則化項的值為0.1，準確率從0.78提升到0.82。6.神經網絡模型調優后，增加層數和激活函數，準確率從0.90提升到0.95。五、結果可視化與解釋1.散點圖顯示決策樹模型預測結果集中在良好和優秀區間。2.ROC曲線和AUC值顯示支持向量機（SVM）模型性能良好。3.條形圖顯示隨機森林模型預測結果在良好和優秀區間分布均勻。4.熱力圖顯示K最近鄰（KNN）模型預測結果鄰域關系緊密。5.混淆矩陣顯示