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信用数据分析与预测模型考核试卷
考生姓名:__________答题日期:_______得分:_________判卷人:_________
一、单项选择题(本题共20小题,每小题1分,共20分,在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的)
1.以下哪种数据不属于信用数据分析的范畴?()
A.借款人的收入水平
B.借款人的家庭住址
C.借款人的职业类型
D.借款人的历史还款记录
2.在信用数据预测模型中,哪一项是最重要的自变量?()
A.借款人的年龄
B.借款人的教育程度
C.借款人的历史逾期记录
D.借款人的性别
3.以下哪个模型不属于信用风险评估模型?()
A.Logit模型
B.Probit模型
C.决策树模型
D.线性回归模型
4.在信用数据分析中,以下哪个指标可以衡量模型的预测能力?()
A.真正率(TruePositiveRate)
B.假正率(FalsePositiveRate)
C.精确率(Precision)
D.F1分数(F1Score)
5.在信用数据分析中,以下哪个模型适用于处理非线性问题?()
A.逻辑回归模型
B.线性判别分析模型
C.支持向量机模型
D.随机森林模型
6.以下哪个算法不适用于信用数据分析中的分类问题?()
A.K最近邻(K-NN)算法
B.神经网络算法
C.决策树算法
D.主成分分析(PCA)算法
7.在信用数据预测模型中,以下哪个步骤是最先进行的?()
A.特征选择
B.模型评估
C.数据预处理
D.模型训练
8.以下哪个方法常用于处理信用数据分析中的缺失值问题?()
A.均值填充
B.中位数填充
C.热卡填充(HotDeckImputation)
D.删除含有缺失值的记录
9.在信用数据分析中,以下哪个模型对异常值更敏感?()
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.支持向量机模型
D.决策树模型
10.以下哪个概念与信用数据分析中的“过拟合”现象相关?()
A.训练误差
B.测试误差
C.模型泛化能力
D.特征选择
11.以下哪个工具常用于信用数据分析?()
A.Excel
B.SPSS
C.Python(含Pandas、Scikit-learn等库)
D.以上都是
12.在信用数据分析中,以下哪个指标可以衡量模型的解释能力?()
A.R平方(R2)
B.调整R平方(AdjustedR2)
C.均方误差(MSE)
D.均方根误差(RMSE)
13.在信用数据预测模型中,以下哪个方法可以减少模型的方差?()
A.增加样本量
B.增加特征数量
C.减少特征数量
D.使用正则化
14.以下哪个模型在信用数据分析中具有较好的鲁棒性?()
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.决策树模型
D.随机森林模型
15.在信用数据分析中,以下哪个方法可以用于特征降维?()
A.主成分分析(PCA)
B.线性判别分析(LDA)
C.t-SNE
D.以上都是
16.以下哪个指标在信用数据分析中用于评估模型的性能?()
A.准确率(Accuracy)
B.灵敏度(Sensitivity)
C.特异性(Specificity)
D.以上都是
17.在信用数据分析中,以下哪个模型适用于不平衡数据集?()
A.逻辑回归模型
B.支持向量机模型
C.随机森林模型
D.SMOTE算法
18.以下哪个概念与信用数据分析中的“欠拟合”现象相关?()
A.训练误差
B.测试误差
C.模型复杂度
D.特征选择
19.在信用数据分析中,以下哪个方法可以用于处理数据集中的类别不平衡问题?()
A.欠采样(Undersampling)
B.过采样(Oversampling)
C.SMOTE算法
D.以上都是
20.在信用数据分析中,以下哪个模型可以通过调整参数来控制模型复杂度?()
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.支持向量机模型
D.决策树模型
二、多选题(本题共20小题,每小题1.5分,共30分,在每小题给出的四个选项中,至少有一项是符合题目要求的)
1.信用数据分析中,哪些方法可以用来识别和消除多重共线性?()
A.方差膨胀因子(VIF)
B.主成分分析(PCA)
C.线性回归
D.相关性分析
2.哪些模型可以被用于信用评分?()
A.线性回归模型
B.逻辑回归模型
C.神经网络模型
D.决策树模型
3.以下哪些是常用的信用数据分析中的数据预处理步骤?()
A.数据清洗
B.特征
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