2025年征信考試題庫：征信數(shù)據(jù)分析挖掘征信數(shù)據(jù)挖掘深度學習試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本部分共20題，每題2分，共40分。請仔細閱讀每個選項，選擇最符合題意的答案。）1.在征信數(shù)據(jù)分析中，哪一項指標最能反映借款人的還款能力？（A）征信查詢次數(shù)（B）信用卡使用率（C）個人總收入（D）負債比率2.征信數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是什么？（A）提高征信機構的收入（B）減少壞賬率（C）增加征信報告的長度（D）提升征信數(shù)據(jù)的安全性3.在處理征信數(shù)據(jù)時，缺失值處理的方法有哪些？（A）刪除缺失值（B）均值填充（C）回歸填充（D）以上都是4.征信數(shù)據(jù)挖掘中，常用的分類算法有哪些？（A）決策樹（B）支持向量機（C）神經(jīng)網(wǎng)絡（D）以上都是5.在征信數(shù)據(jù)分析中，時間序列分析主要用于什么？（A）預測未來信用風險（B）分析歷史信用行為（C）優(yōu)化征信模型（D）以上都是6.征信數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析，主要用于什么？（A）識別相似的信用行為（B）分割客戶群體（C）優(yōu)化征信模型（D）以上都是7.征信數(shù)據(jù)預處理中，數(shù)據(jù)清洗的主要任務是什么？（A）處理缺失值（B）處理異常值（C）數(shù)據(jù)標準化（D）以上都是8.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，特征選擇的主要目的是什么？（A）減少數(shù)據(jù)維度（B）提高模型準確性（C）降低計算復雜度（D）以上都是9.征信數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘，主要用于什么？（A）發(fā)現(xiàn)信用行為之間的關聯(lián)（B）優(yōu)化征信模型（C）提高征信報告的長度（D）以上都是10.在征信數(shù)據(jù)分析中，邏輯回歸模型主要用于什么？（A）分類問題（B）回歸問題（C）聚類問題（D）關聯(lián)規(guī)則問題11.征信數(shù)據(jù)挖掘中的集成學習方法有哪些？（A）隨機森林（B）梯度提升樹（C）XGBoost（D）以上都是12.在征信數(shù)據(jù)挖掘中，過擬合的主要表現(xiàn)是什么？（A）模型在訓練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)差（B）模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都不好（C）模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都很好（D）以上都不是13.征信數(shù)據(jù)挖掘中的模型評估方法有哪些？（A）準確率（B）召回率（C）F1分數(shù)（D）以上都是14.在征信數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)隱私保護的主要方法有哪些？（A）數(shù)據(jù)脫敏（B）差分隱私（C）加密技術（D）以上都是15.征信數(shù)據(jù)挖掘中的半監(jiān)督學習，主要用于什么？（A）利用少量標記數(shù)據(jù)和大量未標記數(shù)據(jù)進行學習（B）提高模型準確性（C）減少計算復雜度（D）以上都是16.在征信數(shù)據(jù)分析中，異常值檢測的主要方法有哪些？（A）Z-score（B）IQR（C）孤立森林（D）以上都是17.征信數(shù)據(jù)挖掘中的特征工程，主要用于什么？（A）提高模型準確性（B）減少數(shù)據(jù)維度（C）優(yōu)化征信模型（D）以上都是18.在征信數(shù)據(jù)分析中，交叉驗證的主要目的是什么？（A）減少模型過擬合（B）提高模型泛化能力（C）優(yōu)化模型參數(shù)（D）以上都是19.征信數(shù)據(jù)挖掘中的深度學習方法，有哪些主要應用？（A）神經(jīng)網(wǎng)絡（B）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（C）循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（D）以上都是20.在征信數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)集成的主要目的是什么？（A）提高數(shù)據(jù)質(zhì)量（B）減少數(shù)據(jù)冗余（C）優(yōu)化征信模型（D）以上都是二、簡答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請根據(jù)題意，簡要回答問題。）1.簡述征信數(shù)據(jù)挖掘在金融風控中的重要性。2.解釋什么是數(shù)據(jù)預處理，并簡述其主要步驟。3.描述一下特征選擇在征信數(shù)據(jù)挖掘中的作用。4.說明一下邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中的應用場景。5.討論一下征信數(shù)據(jù)挖掘中的模型評估方法，并說明其重要性。三、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請根據(jù)題意，詳細回答問題。）1.詳細論述征信數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析，包括其原理、方法和應用場景。2.結合實際案例，論述征信數(shù)據(jù)挖掘中的深度學習方法，并分析其優(yōu)缺點。四、實踐題（本部分共1題，20分。請根據(jù)題意，完成實際問題。）1.假設你是一名征信數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)在有一批包含借款人信用數(shù)據(jù)的樣本，請設計一個數(shù)據(jù)挖掘流程，用于預測借款人的信用風險。要求詳細說明每個步驟的具體操作和方法。三、論述題（本部分共2題，每題10分，共20分。請根據(jù)題意，詳細回答問題。）1.詳細論述征信數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析，包括其原理、方法和應用場景。聚類分析在征信數(shù)據(jù)挖掘中可是個挺有意思的工具啊，它就像是給一堆雜亂無章的借款人數(shù)據(jù)分分類，找出里面的小團體。你想想，如果能把信用好的人、信用一般的人和信用差的人分開，那對于銀行來說，不就能更好地評估風險，制定不同的信貸政策嘛。聚類分析就是通過計算數(shù)據(jù)點之間的相似度，把相似的數(shù)據(jù)點歸為一類，不相似的就分開。常用的算法有K-means、層次聚類、DBSCAN等等。K-means就是找個中心點，離中心點近的點就歸為一類，然后不斷調(diào)整中心點，直到穩(wěn)定下來。層次聚類呢，就是先每個點自己一個類，然后不斷合并相似的類，直到所有點都在一個類里。DBSCAN呢，就是找密度大的區(qū)域，把密度大的點歸為一類。在實際應用中，聚類分析可以用來識別不同的客戶群體，比如可以根據(jù)借款人的收入、負債、信用歷史等特征，把借款人分成高信用風險、中信用風險、低信用風險三個群體。然后針對不同的群體，制定不同的信貸政策，比如對高信用風險的借款人，可以提供更高的額度，更低的利率；對低信用風險的借款人，可以提供更高的利率，更低的額度。這樣一來，既能提高銀行的收益，又能降低風險，你說是不是挺不錯的？2.結合實際案例，論述征信數(shù)據(jù)挖掘中的深度學習方法，并分析其優(yōu)缺點。深度學習在征信數(shù)據(jù)挖掘中的應用，那可是越來越火了。你想想，現(xiàn)在借款人的數(shù)據(jù)越來越復雜，有時候甚至是一些非結構化的數(shù)據(jù)，比如借款人的社交網(wǎng)絡信息、消費習慣等等，這些數(shù)據(jù)用傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法就很難處理，但是深度學習卻能輕松應對。深度學習就像是個超級學霸，它可以通過層層神經(jīng)網(wǎng)絡，自動學習數(shù)據(jù)的特征，然后做出預測。在征信數(shù)據(jù)挖掘中，深度學習可以用來預測借款人的違約概率，識別欺詐申請等等。比如，可以建立一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸入借款人的各種信息，比如年齡、收入、負債、信用歷史等等，然后輸出借款人的違約概率。再比如，可以建立一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸入借款人的申請表圖片，然后識別申請表中是否存在欺詐信息。深度學習的優(yōu)點是能夠自動學習數(shù)據(jù)的特征，不需要人工特征工程，而且對于復雜的數(shù)據(jù)也能很好地處理。但是，深度學習也有缺點，就是需要大量的數(shù)據(jù)才能訓練出好的模型，而且模型的參數(shù)很多，調(diào)參比較困難，還有就是模型的可解釋性比較差，有時候你不知道模型是怎么做出預測的?？偟膩碚f，深度學習在征信數(shù)據(jù)挖掘中是一個很有潛力的工具，但是也需要我們不斷探索和完善。四、實踐題（本部分共1題，20分。請根據(jù)題意，完成實際問題。）1.假設你是一名征信數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)在有一批包含借款人信用數(shù)據(jù)的樣本，請設計一個數(shù)據(jù)挖掘流程，用于預測借款人的信用風險。要求詳細說明每個步驟的具體操作和方法。好嘞，作為一名征信數(shù)據(jù)分析師，我現(xiàn)在就給你設計一個數(shù)據(jù)挖掘流程，用于預測借款人的信用風險。這個流程啊，得一步步來，不能馬虎。首先啊，得收集數(shù)據(jù)。這數(shù)據(jù)得全面，得包括借款人的各種信息，比如年齡、性別、收入、負債、信用歷史等等。這些數(shù)據(jù)可以從征信機構、銀行、電商平臺等地方獲取。收集完數(shù)據(jù)后，得進行數(shù)據(jù)清洗。這步很重要，得把數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失值、異常值等都處理掉。比如，年齡要是負數(shù)，那肯定不合理，就得刪掉或者修正；收入要是缺失，可以先用均值填充，或者用其他特征來預測；異常值呢，可以用IQR方法來識別和處理。數(shù)據(jù)清洗完后，就得進行數(shù)據(jù)預處理。這步包括數(shù)據(jù)標準化、歸一化、編碼等等。比如，年齡、收入這些連續(xù)變量，可以先用標準化或者歸一化方法，把它們縮放到同一個范圍；性別、學歷這些分類變量，可以先用獨熱編碼或者標簽編碼方法，把它們轉(zhuǎn)換成數(shù)值型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預處理完，就得進行特征工程。這步是根據(jù)業(yè)務知識和數(shù)據(jù)分析結果，構造一些新的特征，以提高模型的預測能力。比如，可以構造一個“負債率”特征，就是用借款人的負債除以收入；可以構造一個“信用歷史長度”特征，就是用借款人信用記錄的年數(shù)。特征工程完，就得進行特征選擇。這步是選出對預測目標最有用的特征，以減少模型的復雜度和提高模型的泛化能力。常用的特征選擇方法有過濾法、包裹法、嵌入法等等。比如，可以用過濾法，根據(jù)特征與預測目標之間的相關系數(shù)，選出相關性高的特征；可以用包裹法，用模型來評估不同特征子集的預測能力，選出最好的特征子集；可以用嵌入法，用帶有正則化的模型，比如Lasso回歸，來選擇特征。特征選擇完，就得選擇模型。這步是根據(jù)問題的類型，選擇合適的機器學習模型。比如，如果是分類問題，可以選擇決策樹、支持向量機、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡等等；如果是回歸問題，可以選擇線性回歸、嶺回歸、Lasso回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡等等。模型選擇完，就得用交叉驗證方法，來評估模型的性能，并調(diào)整模型的參數(shù)。常用的交叉驗證方法有K折交叉驗證、留一交叉驗證等等。模型評估完，就得用測試集，來評估模型的最終性能。常用的評估指標有準確率、召回率、F1分數(shù)、AUC等等。最后，就是把訓練好的模型，部署到生產(chǎn)環(huán)境中，用于預測新的借款人的信用風險。部署完，還得定期監(jiān)控模型的性能，如果模型性能下降，就得重新訓練模型。這就是一個完整的數(shù)據(jù)挖掘流程，每一步都很重要，不能馬虎。你想想，如果哪一步做不好，那整個模型的預測能力都會受到影響，你說是不是？本次試卷答案如下一、選擇題答案及解析1.答案：C解析：個人總收入最能直接反映借款人的還款能力，雖然征信查詢次數(shù)、信用卡使用率、負債比率也能反映一定信息，但收入是根本。2.答案：B解析：征信數(shù)據(jù)挖掘的主要目的是減少壞賬率，提高信貸質(zhì)量，雖然提高收入、增加報告長度、提升安全性也是目標，但核心是風控。3.答案：D解析：缺失值處理方法包括刪除、均值填充、回歸填充等，都是常用方法，所以選D。4.答案：D解析：分類算法包括決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等，都是常用算法，所以選D。5.答案：D解析：時間序列分析可以預測未來信用風險、分析歷史信用行為、優(yōu)化征信模型，所以選D。6.答案：D解析：聚類分析用于識別相似信用行為、分割客戶群體、優(yōu)化征信模型，所以選D。7.答案：D解析：數(shù)據(jù)清洗包括處理缺失值、異常值、數(shù)據(jù)標準化等，所以選D。8.答案：D解析：特征選擇目的是減少數(shù)據(jù)維度、提高模型準確性、降低計算復雜度，所以選D。9.答案：A解析：關聯(lián)規(guī)則挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)信用行為之間的關聯(lián)，所以選A。10.答案：A解析：邏輯回歸模型主要用于分類問題，所以選A。11.答案：D解析：集成學習方法包括隨機森林、梯度提升樹、XGBoost等，所以選D。12.答案：A解析：過擬合表現(xiàn)為訓練集表現(xiàn)好，測試集表現(xiàn)差，所以選A。13.答案：D解析：模型評估方法包括準確率、召回率、F1分數(shù)等，所以選D。14.答案：D解析：數(shù)據(jù)隱私保護方法包括數(shù)據(jù)脫敏、差分隱私、加密技術等，所以選D。15.答案：A解析：半監(jiān)督學習利用少量標記數(shù)據(jù)和大量未標記數(shù)據(jù)進行學習，所以選A。16.答案：D解析：異常值檢測方法包括Z-score、IQR、孤立森林等，所以選D。17.答案：D解析：特征工程提高模型準確性、減少數(shù)據(jù)維度、優(yōu)化征信模型，所以選D。18.答案：D解析：交叉驗證目的是減少過擬合、提高泛化能力、優(yōu)化模型參數(shù)，所以選D。19.答案：D解析：深度學習方法應用包括神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等，所以選D。20.答案：D解析：數(shù)據(jù)集成目的是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、減少數(shù)據(jù)冗余、優(yōu)化征信模型，所以選D。二、簡答題答案及解析1.答案：征信數(shù)據(jù)挖掘在金融風控中非常重要，它可以幫助金融機構更好地了解借款人的信用狀況，從而做出更準確的信貸決策。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以識別出高風險借款人，避免金融機構遭受損失；同時，也可以發(fā)現(xiàn)借款人的潛在需求，提供更個性化的金融服務。解析：征信數(shù)據(jù)挖掘通過分析借款人的歷史信用數(shù)據(jù)，可以預測其未來的信用風險，幫助金融機構做出更準確的信貸決策。這不僅能夠降低金融機構的壞賬率，提高其盈利能力，還能夠為客戶提供更符合其需求的金融服務，增強客戶粘性。2.答案：數(shù)據(jù)預處理是指在對數(shù)據(jù)進行建模之前，對原始數(shù)據(jù)進行一系列的處理操作，以使其更適合建模。數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預處理的第一步，主要任務是處理數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失值、異常值等。數(shù)據(jù)標準化是將數(shù)據(jù)縮放到同一個范圍，以消除不同特征之間的量綱差異。數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成0到1之間的數(shù)值，以消除不同特征之間的量綱差異。數(shù)據(jù)編碼是將分類變量轉(zhuǎn)換成數(shù)值型數(shù)據(jù)，以使其更適合建模。解析：數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一步，它能夠提高模型的準確性和泛化能力。數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯誤，數(shù)據(jù)標準化和歸一化可以消除不同特征之間的量綱差異，數(shù)據(jù)編碼可以將分類變量轉(zhuǎn)換成數(shù)值型數(shù)據(jù)，這些都是為了讓數(shù)據(jù)更適合建模。3.答案：特征選擇是在數(shù)據(jù)挖掘中，根據(jù)問題的需求和數(shù)據(jù)的特性，選擇出對預測目標最有用的特征。特征選擇可以減少數(shù)據(jù)的維度，降低模型的復雜度，提高模型的泛化能力。常用的特征選擇方法包括過濾法、包裹法、嵌入法等。過濾法是基于統(tǒng)計方法，根據(jù)特征與預測目標之間的相關系數(shù)，選擇出相關性高的特征。包裹法是基于模型，用模型來評估不同特征子集的預測能力，選擇出最好的特征子集。嵌入法是利用帶有正則化的模型，如Lasso回歸，來選擇特征。解析：特征選擇是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一步，它能夠提高模型的準確性和泛化能力。通過選擇出對預測目標最有用的特征，可以減少數(shù)據(jù)的維度，降低模型的復雜度，提高模型的泛化能力。不同的特征選擇方法適用于不同的場景，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)來選擇合適的方法。4.答案：邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中的應用場景主要是用于預測借款人的信用風險。邏輯回歸是一種分類算法，它可以預測借款人是否會違約。邏輯回歸模型的輸入是借款人的各種信息，如年齡、收入、負債、信用歷史等，輸出是借款人是否會違約的概率。邏輯回歸模型的優(yōu)勢在于它簡單易用，計算效率高，而且它的輸出結果可以解釋，即可以知道每個特征對預測結果的影響程度。解析：邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中的應用非常廣泛，它能夠幫助金融機構預測借款人的信用風險，從而做出更準確的信貸決策。邏輯回歸模型的優(yōu)勢在于它簡單易用，計算效率高，而且它的輸出結果可以解釋，即可以知道每個特征對預測結果的影響程度。這使得邏輯回歸模型在征信數(shù)據(jù)分析中非常受歡迎。5.答案：模型評估方法是在數(shù)據(jù)挖掘中，用來評估模型的性能的方法。常用的模型評估方法包括準確率、召回率、F1分數(shù)、AUC等。準確率是模型預測正確的樣本數(shù)占所有樣本數(shù)的比例，召回率是模型預測正確的正樣本數(shù)占所有正樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1分數(shù)是準確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，AUC是ROC曲線下的面積，表示模型區(qū)分正負樣本的能力。模型評估方法的重要性在于，它可以幫助我們選擇出最好的模型，并對模型的性能進行監(jiān)控。解析：模型評估方法在數(shù)據(jù)挖掘中非常重要，它能夠幫助我們選擇出最好的模型，并對模型的性能進行監(jiān)控。不同的評估指標適用于不同的場景，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)來選擇合適的方法。通過模型評估，我們可以了解模型的優(yōu)缺點，從而對模型進行改進，提高其性能。三、論述題答案及解析1.答案：聚類分析在征信數(shù)據(jù)挖掘中的原理是通過計算數(shù)據(jù)點之間的相似度，把相似的數(shù)據(jù)點歸為一類，不相似的就分開。常用的算法有K-means、層次聚類、DBSCAN等。K-means就是找個中心點，離中心點近的點就歸為一類，然后不斷調(diào)整中心點，直到穩(wěn)定下來。層次聚類呢，就是先每個點自己一個類，然后不斷合并相似的類，直到所有點都在一個類里。DBSCAN呢，就是找密度大的區(qū)域，把密度大的點歸為一類。在實際應用中，聚類分析可以用來識別不同的客戶群體，比如可以根據(jù)借款人的收入、負債、信用歷史等特征，把借款人分成高信用風險、中信用風險、低信用風險三個群體。然后針對不同的群體，制定不同的信貸政策，比如對高信用風險的借款人，可以提供更高的額度，更低的利率；對低信用風險的借款人，可以提供更高的利率，更低的額度。這樣一來，既能提高銀行的收益，又能降低風險。解析：聚類分析在征信數(shù)據(jù)挖掘中的原理是通過計算數(shù)據(jù)點之間的相似度，把相似的數(shù)據(jù)點歸為一類，不相似的就分開。不同的聚類算法有不同的原理和應用場景。K-means算法簡單易用，但需要預先指定類別數(shù)量；層次聚類不需要預先指定類別數(shù)量，但計算復雜度較高；DBSCAN算法可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，但對參數(shù)敏感。在實際應用中，聚類分析可以用來識別不同的客戶群體，從而制定不同的信貸政策，提高銀行的收益，降低風險。2.答案：深度學習在征信數(shù)據(jù)挖掘中的應用越來越火，因為它能夠自動學習數(shù)據(jù)的特征，不需要人工特征工程，而且對于復雜的數(shù)據(jù)也能很好地處理。深度學習的原理是通過層層神經(jīng)網(wǎng)絡，自動學習數(shù)據(jù)的特征，然后做出預測。在征信數(shù)據(jù)挖掘中，深度學習可以用來預測借款人的違約概率，識別欺詐申請等。比如，可以建立一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸入借款人的各種信息，如年齡、收入、負債、信用歷史等，然后輸出借款人的違約概率。再比如，可以建立一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型，輸入借款人的申請表圖片，然后識別申請表中是否存在欺詐信息。深度學習的優(yōu)點是能夠自動學習數(shù)據(jù)的特征，不需要人工特征工程，而且對于復雜的數(shù)據(jù)也能很好地處理。但是，深度學習也有缺點，就是需要大量的數(shù)據(jù)才能訓練出好的模型，而且模型的參數(shù)很多，調(diào)參比較困難，還有就是模型的可解釋性比較差，有時候你不知道模型是怎么做出預測的?？偟膩碚f，深度學習在征信數(shù)據(jù)挖掘中是一個很有潛力的工具，但是也需要我們不斷探索和完善。解析：深度學習在征信數(shù)據(jù)挖掘中的應用越來越火，主要是因為它能夠自動學習數(shù)據(jù)的特征，不需要人工特征工程，而且對于復雜的數(shù)據(jù)也能很好地處理。深度學習的原理是通過層層神經(jīng)網(wǎng)絡，自動學習數(shù)據(jù)的特征，然后做出預測。不同的深度學習模型適用于不同的場景，比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理結構化數(shù)據(jù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡適用于處理圖像數(shù)據(jù)。深度學習的優(yōu)點是能夠自動學習數(shù)據(jù)的特征，不需要人工特征工程，而且對于復雜的數(shù)據(jù)也能很好地處理。但是，深度學習也有缺點，就是需要大量的數(shù)據(jù)才能訓練出好的模型，而且模型的參數(shù)很多，調(diào)參比較困難，還有就是模型的可解釋性比較差，有時候你不知道模型是怎么做出預測的。總的來說，深度學習在征信數(shù)據(jù)挖掘中是一個很有潛力的工具，但是也需要我們不斷探索和完善。四、實踐題答案及解析1.答案：數(shù)據(jù)挖掘流程如下：（1）收集數(shù)據(jù)：從征信機構、銀行、電商平臺等地方獲取借款人的各種信息，如年齡、收入、負債、信用歷史等。（2）數(shù)據(jù)清洗：處理數(shù)據(jù)中的錯誤、缺失值、異常值等。比如，年齡要是負數(shù)，那肯定不合理，就得刪掉或者修正；收入要是缺失，可以先用均值填充，或者用其他特征來預測；異常值呢，可以用IQR方法來識別和處理。（3）數(shù)據(jù)預處理：進行數(shù)據(jù)標準化、歸一化、編碼等。比如，年齡、收入這些連續(xù)變量，可以先用標準化或者歸一化方法，把它們縮放到同一個范圍；性別、學歷這些分類變量，可以先用獨熱編碼或者標簽編碼方法，把它們轉(zhuǎn)換成數(shù)值型數(shù)據(jù)。（4）特征工程：構造一些新的特征，以提高模型的