2025年中級(jí)分析試題及答案本文借鑒了近年相關(guān)經(jīng)典試題創(chuàng)作而成，力求幫助考生深入理解測(cè)試題型，掌握答題技巧，提升應(yīng)試能力。一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共20分）1.以下哪個(gè)選項(xiàng)不屬于中級(jí)分析試題的考察范圍？A.統(tǒng)計(jì)分析B.數(shù)據(jù)挖掘C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.量子計(jì)算答案：D解析：中級(jí)分析試題主要考察統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的知識(shí)，而量子計(jì)算不屬于這一范疇。2.在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，以下哪個(gè)方法屬于探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）？A.回歸分析B.主成分分析C.箱線圖D.邏輯回歸答案：C解析：箱線圖是一種用于探索性數(shù)據(jù)分析的方法，可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況?；貧w分析、主成分分析和邏輯回歸都屬于推斷性數(shù)據(jù)分析方法。3.以下哪個(gè)選項(xiàng)是描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量？A.方差B.標(biāo)準(zhǔn)差C.均值D.相關(guān)系數(shù)答案：C解析：均值是描述數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量，而方差、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)分別描述數(shù)據(jù)的離散程度和變量之間的關(guān)系。4.在假設(shè)檢驗(yàn)中，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示犯第一類錯(cuò)誤的概率？A.P值B.顯著性水平C.β錯(cuò)誤D.α錯(cuò)誤答案：D解析：α錯(cuò)誤表示犯第一類錯(cuò)誤的概率，即拒絕原假設(shè)時(shí)實(shí)際原假設(shè)為真的情況。P值是衡量假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果顯著性的統(tǒng)計(jì)量，顯著性水平是事先設(shè)定的閾值，β錯(cuò)誤表示犯第二類錯(cuò)誤的概率。5.以下哪個(gè)選項(xiàng)是衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量？A.均值B.中位數(shù)C.方差D.相關(guān)系數(shù)答案：C解析：方差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的統(tǒng)計(jì)量，均值、中位數(shù)和相關(guān)系數(shù)分別描述數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和變量之間的關(guān)系。6.在進(jìn)行回歸分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量模型的擬合優(yōu)度？A.R平方B.P值C.t值D.F值答案：A解析：R平方是衡量回歸模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，表示因變量的變異中有多少可以通過(guò)自變量來(lái)解釋。P值、t值和F值分別用于檢驗(yàn)假設(shè)和衡量回歸系數(shù)的顯著性。7.以下哪個(gè)選項(xiàng)是時(shí)間序列分析中常用的模型？A.線性回歸模型B.ARIMA模型C.邏輯回歸模型D.決策樹(shù)模型答案：B解析：ARIMA模型（自回歸積分滑動(dòng)平均模型）是時(shí)間序列分析中常用的模型，用于捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性。線性回歸模型、邏輯回歸模型和決策樹(shù)模型分別適用于不同類型的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。8.在進(jìn)行聚類分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量聚類結(jié)果的緊密度？A.輪廓系數(shù)B.肘部法則C.熵D.調(diào)整后的蘭德指數(shù)答案：A解析：輪廓系數(shù)是衡量聚類結(jié)果的指標(biāo)之一，用于衡量樣本在其自身聚類中的緊密度和與其他聚類的分離度。肘部法則用于確定聚類的數(shù)量，熵用于衡量聚類的不確定性，調(diào)整后的蘭德指數(shù)用于衡量聚類結(jié)果的相似性。9.在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度？A.支持度B.置信度C.提升度D.頻率答案：C解析：提升度是衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度的指標(biāo)，表示包含A的記錄中包含B的比例相對(duì)于不包含A的記錄中包含B的比例的提升程度。支持度、置信度和頻率分別表示關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率、包含A的記錄中包含B的比例和關(guān)聯(lián)規(guī)則的絕對(duì)出現(xiàn)次數(shù)。10.在進(jìn)行文本分析時(shí)，以下哪個(gè)方法用于提取文本特征？A.主成分分析B.詞嵌入C.決策樹(shù)D.線性回歸答案：B解析：詞嵌入是一種將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量的方法，用于提取文本特征。主成分分析是一種降維方法，決策樹(shù)和線性回歸分別適用于分類和回歸任務(wù)。11.在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量節(jié)點(diǎn)的中心性？A.度中心性B.緊密性中心性C.中介中心性D.調(diào)和中心性答案：A解析：度中心性是衡量節(jié)點(diǎn)中心性的指標(biāo)之一，表示節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)量。緊密性中心性、中介中心性和調(diào)和中心性分別表示節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的接近程度、節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的橋梁作用和節(jié)點(diǎn)的中心性度量。12.在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化時(shí)，以下哪個(gè)圖表用于展示數(shù)據(jù)的分布情況？A.散點(diǎn)圖B.柱狀圖C.箱線圖D.餅圖答案：C解析：箱線圖是一種用于展示數(shù)據(jù)分布情況的圖表，可以顯示數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、中位數(shù)和異常值等信息。散點(diǎn)圖用于展示兩個(gè)變量之間的關(guān)系，柱狀圖用于展示不同類別的數(shù)據(jù)，餅圖用于展示不同部分占整體的比例。13.在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)，以下哪個(gè)方法用于控制無(wú)關(guān)變量的影響？A.隨機(jī)化B.區(qū)組設(shè)計(jì)C.重復(fù)測(cè)量D.因子設(shè)計(jì)答案：B解析：區(qū)組設(shè)計(jì)是一種實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，用于控制無(wú)關(guān)變量的影響，通過(guò)將具有相似特征的實(shí)驗(yàn)單元分為一組（區(qū)組），然后在每個(gè)區(qū)組內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，可以減少無(wú)關(guān)變量的影響。隨機(jī)化、重復(fù)測(cè)量和因子設(shè)計(jì)分別用于隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)單元、多次測(cè)量同一實(shí)驗(yàn)單元和控制多個(gè)自變量的影響。14.在進(jìn)行生存分析時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量事件的生存時(shí)間？A.生存函數(shù)B.風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)C.密度函數(shù)D.中位生存時(shí)間答案：A解析：生存函數(shù)是衡量事件生存時(shí)間的指標(biāo)，表示在給定時(shí)間點(diǎn)之前事件未發(fā)生的概率。風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)、密度函數(shù)和中位生存時(shí)間分別表示事件在給定時(shí)間點(diǎn)發(fā)生的瞬時(shí)概率、事件發(fā)生的時(shí)間密度和中位生存時(shí)間。15.在進(jìn)行貝葉斯分析時(shí)，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示先驗(yàn)分布？A.后驗(yàn)分布B.先驗(yàn)分布C.似然函數(shù)D.迭代估計(jì)答案：B解析：先驗(yàn)分布是貝葉斯分析中用于表示對(duì)參數(shù)先驗(yàn)信息的分布假設(shè)的術(shù)語(yǔ)。后驗(yàn)分布是結(jié)合先驗(yàn)分布和似然函數(shù)后得到的參數(shù)分布，似然函數(shù)是衡量數(shù)據(jù)與參數(shù)之間匹配程度的函數(shù)，迭代估計(jì)是貝葉斯分析中用于估計(jì)參數(shù)的方法。16.在進(jìn)行因果推斷時(shí)，以下哪個(gè)方法用于控制混淆變量的影響？A.隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)B.匹配方法C.工具變量D.雙重差分法答案：B解析：匹配方法是一種因果推斷方法，用于控制混淆變量的影響，通過(guò)將處理組和控制組中的實(shí)驗(yàn)單元進(jìn)行匹配，使得處理組和控制組在混淆變量上具有相似的特征。隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)、工具變量和雙重差分法分別用于隨機(jī)分配實(shí)驗(yàn)單元、利用工具變量控制混淆變量的影響和利用政策變化進(jìn)行因果推斷。17.在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的調(diào)參時(shí)，以下哪個(gè)方法用于選擇最佳參數(shù)？A.網(wǎng)格搜索B.隨機(jī)搜索C.貝葉斯優(yōu)化D.以上都是答案：D解析：網(wǎng)格搜索、隨機(jī)搜索和貝葉斯優(yōu)化都是機(jī)器學(xué)習(xí)模型調(diào)參時(shí)用于選擇最佳參數(shù)的方法。網(wǎng)格搜索通過(guò)遍歷所有可能的參數(shù)組合來(lái)選擇最佳參數(shù)，隨機(jī)搜索通過(guò)隨機(jī)選擇參數(shù)組合來(lái)選擇最佳參數(shù)，貝葉斯優(yōu)化通過(guò)構(gòu)建參數(shù)的概率模型來(lái)選擇最佳參數(shù)。18.在進(jìn)行自然語(yǔ)言處理時(shí)，以下哪個(gè)方法用于文本分類？A.詞嵌入B.支持向量機(jī)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是答案：D解析：詞嵌入、支持向量機(jī)和深度學(xué)習(xí)都是自然語(yǔ)言處理中用于文本分類的方法。詞嵌入是一種將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量的方法，支持向量機(jī)是一種分類算法，深度學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以用于文本分類。19.在進(jìn)行推薦系統(tǒng)時(shí)，以下哪個(gè)方法用于計(jì)算用戶與物品之間的相似度？A.余弦相似度B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.歐幾里得距離D.以上都是答案：D解析：余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)和歐幾里得距離都是推薦系統(tǒng)中用于計(jì)算用戶與物品之間相似度的方法。余弦相似度衡量向量之間的夾角，皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系，歐幾里得距離衡量向量之間的距離。20.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，以下哪個(gè)方法用于處理缺失值？A.刪除法B.插值法C.回歸填充D.以上都是答案：D解析：刪除法、插值法和回歸填充都是數(shù)據(jù)挖掘中用于處理缺失值的方法。刪除法通過(guò)刪除含有缺失值的記錄來(lái)處理缺失值，插值法通過(guò)插值來(lái)估計(jì)缺失值，回歸填充通過(guò)回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)缺失值。二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10分）21.以下哪些方法屬于探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）？A.散點(diǎn)圖B.箱線圖C.回歸分析D.主成分分析答案：AB解析：散點(diǎn)圖和箱線圖屬于探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）的方法，用于展示數(shù)據(jù)的分布情況和變量之間的關(guān)系。回歸分析和主成分分析屬于推斷性數(shù)據(jù)分析方法。22.以下哪些指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的緊密度？A.輪廓系數(shù)B.熵C.調(diào)整后的蘭德指數(shù)D.內(nèi)部指標(biāo)答案：AD解析：輪廓系數(shù)和內(nèi)部指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的緊密度，表示樣本在其自身聚類中的緊密度和與其他聚類的分離度。熵和調(diào)整后的蘭德指數(shù)分別用于衡量聚類的不確定性和聚類結(jié)果的相似性。23.以下哪些方法可以用于處理高維數(shù)據(jù)？A.主成分分析B.線性回歸C.降維方法D.決策樹(shù)答案：AC解析：主成分分析和降維方法可以用于處理高維數(shù)據(jù)，通過(guò)減少特征數(shù)量來(lái)降低數(shù)據(jù)的維度。線性回歸和決策樹(shù)分別適用于分類和回歸任務(wù)，不適用于高維數(shù)據(jù)的處理。24.以下哪些指標(biāo)可以用來(lái)衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度？A.支持度B.置信度C.提升度D.頻率答案：ABC解析：支持度、置信度和提升度可以用來(lái)衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度，分別表示關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率、包含A的記錄中包含B的比例和包含A的記錄中包含B的比例相對(duì)于不包含A的記錄中包含B的比例的提升程度。頻率是關(guān)聯(lián)規(guī)則的絕對(duì)出現(xiàn)次數(shù)，不能直接衡量關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度。25.以下哪些方法可以用于處理不平衡數(shù)據(jù)？A.過(guò)采樣B.欠采樣C.權(quán)重調(diào)整D.特征選擇答案：ABC解析：過(guò)采樣、欠采樣和權(quán)重調(diào)整可以用于處理不平衡數(shù)據(jù)，通過(guò)增加少數(shù)類樣本、減少多數(shù)類樣本或調(diào)整樣本權(quán)重來(lái)平衡數(shù)據(jù)。特征選擇是用于選擇重要特征的方法，不適用于處理不平衡數(shù)據(jù)。三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共25分）26.簡(jiǎn)述假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟。答案：假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟包括：1.提出原假設(shè)和備擇假設(shè)。2.選擇顯著性水平。3.計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。4.確定拒絕域。5.做出統(tǒng)計(jì)決策。解析：假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟包括提出原假設(shè)和備擇假設(shè)，選擇顯著性水平，計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，確定拒絕域，做出統(tǒng)計(jì)決策。這些步驟幫助我們判斷假設(shè)是否成立。27.簡(jiǎn)述時(shí)間序列分析中ARIMA模型的基本原理。答案：ARIMA模型的基本原理是通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行差分，使其成為平穩(wěn)序列，然后通過(guò)自回歸（AR）和移動(dòng)平均（MA）模型來(lái)捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性。ARIMA模型的一般形式為ARIMA(p,d,q)，其中p是自回歸項(xiàng)的數(shù)量，d是差分的次數(shù)，q是移動(dòng)平均項(xiàng)的數(shù)量。解析：ARIMA模型的基本原理是通過(guò)對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行差分，使其成為平穩(wěn)序列，然后通過(guò)自回歸（AR）和移動(dòng)平均（MA）模型來(lái)捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性。ARIMA模型的一般形式為ARIMA(p,d,q)，其中p是自回歸項(xiàng)的數(shù)量，d是差分的次數(shù)，q是移動(dòng)平均項(xiàng)的數(shù)量。通過(guò)這些參數(shù)，ARIMA模型可以有效地捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)性。28.簡(jiǎn)述聚類分析中K-means算法的基本步驟。答案：K-means算法的基本步驟包括：1.隨機(jī)選擇K個(gè)初始聚類中心。2.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心。3.更新聚類中心為每個(gè)聚類中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值。4.重復(fù)步驟2和3，直到聚類中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。解析：K-means算法的基本步驟包括隨機(jī)選擇K個(gè)初始聚類中心，將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到最近的聚類中心，更新聚類中心為每個(gè)聚類中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的平均值，重復(fù)這些步驟直到聚類中心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。通過(guò)這些步驟，K-means算法可以有效地將數(shù)據(jù)點(diǎn)聚類。29.簡(jiǎn)述貝葉斯分析的基本原理。答案：貝葉斯分析的基本原理是利用貝葉斯定理，結(jié)合先驗(yàn)分布和似然函數(shù)來(lái)計(jì)算后驗(yàn)分布。貝葉斯定理的基本形式為：后驗(yàn)分布=(似然函數(shù)×先驗(yàn)分布)/歸一化常數(shù)。通過(guò)貝葉斯分析，我們可以根據(jù)新的證據(jù)來(lái)更新對(duì)參數(shù)的信念。解析：貝葉斯分析的基本原理是利用貝葉斯定理，結(jié)合先驗(yàn)分布和似然函數(shù)來(lái)計(jì)算后驗(yàn)分布。貝葉斯定理的基本形式為：后驗(yàn)分布=(似然函數(shù)×先驗(yàn)分布)/歸一化常數(shù)。通過(guò)貝葉斯分析，我們可以根據(jù)新的證據(jù)來(lái)更新對(duì)參數(shù)的信念。這種方法可以有效地處理不確定性和不確定性信息。30.簡(jiǎn)述因果推斷中匹配方法的基本原理。答案：匹配方法的基本原理是通過(guò)將處理組和控制組中的實(shí)驗(yàn)單元進(jìn)行匹配，使得處理組和控制組在混淆變量上具有相似的特征。通過(guò)匹配，我們可以減少混淆變量的影響，從而更準(zhǔn)確地估計(jì)處理效應(yīng)。常見(jiàn)的匹配方法包括最近鄰匹配、卡方匹配和傾向得分匹配等。解析：匹配方法的基本原理是通過(guò)將處理組和控制組中的實(shí)驗(yàn)單元進(jìn)行匹配，使得處理組和控制組在混淆變量上具有相似的特征。通過(guò)匹配，我們可以減少混淆變量的影響，從而更準(zhǔn)確地估計(jì)處理效應(yīng)。常見(jiàn)的匹配方法包括最近鄰匹配、卡方匹配和傾向得分匹配等。這些方法可以幫助我們更準(zhǔn)確地估計(jì)處理效應(yīng)，從而更好地理解因果關(guān)系。四、計(jì)算題（每題10分，共20分）31.假設(shè)有以下數(shù)據(jù)集：X=[1,2,3,4,5]Y=[2,4,6,8,10]計(jì)算X和Y的相關(guān)系數(shù)。答案：相關(guān)系數(shù)=1解析：相關(guān)系數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的線性關(guān)系。對(duì)于數(shù)據(jù)集X和Y，我們可以計(jì)算它們的協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差，然后計(jì)算相關(guān)系數(shù)。計(jì)算結(jié)果為1，表示X和Y之間存在完美的正相關(guān)關(guān)系。32.假設(shè)有以下數(shù)據(jù)集：X=[1,2,3,4,5]Y=[2,4,6,8,10]計(jì)算X和Y的線性回歸方程。答案：Y=2X解析：線性回歸方程用于描述兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。對(duì)于數(shù)據(jù)集X和Y，我們可以計(jì)算它們的均值和協(xié)方差，然后計(jì)算線性回歸方程的系數(shù)。計(jì)算結(jié)果為Y=2X，表示Y是X的兩倍。五、綜合應(yīng)用題（每題15分，共30分）33.假設(shè)你正在分析一家電商公司的用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集包含用戶的購(gòu)買金額、購(gòu)買頻率和用戶年齡等信息。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，并說(shuō)明如何使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)分析用戶購(gòu)買行為。答案：數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)：分析用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類分析解析：數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)：分析用戶購(gòu)買行為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類分析聚類分析：通過(guò)聚類分析，可以將用戶按照購(gòu)買金額、購(gòu)買頻率和用戶年齡等特征進(jìn)行分組，從而發(fā)現(xiàn)不同用戶群體的購(gòu)買行為特征。例如，可以將用戶分為高價(jià)值用戶、中等價(jià)值用戶和低價(jià)值用戶，然后分析不同用戶群體的購(gòu)買行為差異。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)用戶購(gòu)買行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買。這些關(guān)聯(lián)規(guī)則可以幫助電商公司進(jìn)行商品推薦和促銷活動(dòng)。分類分析：通過(guò)分類分析，可以將用戶分為不同的類別，例如高價(jià)值用戶、中等價(jià)值用戶和低價(jià)值用戶。這些類別可以幫助電商公司進(jìn)行用戶細(xì)分和個(gè)性化服務(wù)。34.假設(shè)你正在設(shè)計(jì)一個(gè)文本分類系統(tǒng)，用于對(duì)新聞文章進(jìn)行分類。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)驗(yàn)，并說(shuō)明如何評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果。答案：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：使用新聞文章數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用支持向量機(jī)和決策樹(shù)進(jìn)行文本分類，并使用準(zhǔn)確率、召回率和F1值評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果。解析：實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：使用新聞文章數(shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。使用支持向量機(jī)和決策樹(shù)進(jìn)行文本分類，并使用準(zhǔn)確率、召回率和F1值評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)新聞文章數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除停用詞、詞形還原和詞性標(biāo)注等。2.特征提?。菏褂迷~嵌入技術(shù)將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量。3.模型訓(xùn)練：使用支持向量機(jī)和決策樹(shù)進(jìn)行文本分類，使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練。4.模型評(píng)估：使用測(cè)試集評(píng)估模型的性能，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1值。評(píng)估指標(biāo)：準(zhǔn)確率：表示模型正確分類的樣本數(shù)占所有樣本數(shù)的比例。召回率：表示模型正確分類的正樣本數(shù)占所有正樣本數(shù)的比例。F1值：是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和召回率。通過(guò)這些評(píng)估指標(biāo)，我們可以比較支持向量機(jī)和決策樹(shù)在不同數(shù)據(jù)集上的性能，從而選擇最佳模型進(jìn)行文本分類。答案和解析一、單項(xiàng)選擇題1.D2.C3.C4.D5.C6.A7.B8.A9.C10.B11.A12.C13.B14.A15.B16.B17.D18.D1