2025年征信分析師試題-數(shù)據(jù)分析挖掘技能測試考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共20小題，每小題2分，共40分。請仔細(xì)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，下列哪項指標(biāo)最能反映借款人的還款能力？A.每月收入B.負(fù)債收入比C.信用評分D.貸款逾期次數(shù)2.如果你想分析不同年齡段用戶的信用行為差異，應(yīng)該使用哪種統(tǒng)計方法？A.相關(guān)性分析B.回歸分析C.聚類分析D.主成分分析3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理缺失值最常用的方法是？A.刪除缺失值B.填充均值C.填充中位數(shù)D.以上都是4.以下哪個不是常用的數(shù)據(jù)可視化工具？A.TableauB.PowerBIC.SPSSD.TensorFlow5.在進(jìn)行信用風(fēng)險評估時，邏輯回歸模型相比決策樹模型的主要優(yōu)勢是？A.模型解釋性強(qiáng)B.計算效率高C.擬合效果好D.對異常值不敏感6.如果你的數(shù)據(jù)集存在多重共線性問題，應(yīng)該采取什么措施？A.增加樣本量B.使用嶺回歸C.刪除冗余變量D.以上都對7.在時間序列分析中，ARIMA模型主要適用于哪種類型的數(shù)據(jù)？A.確定性數(shù)據(jù)B.隨機(jī)數(shù)據(jù)C.平穩(wěn)數(shù)據(jù)D.非平穩(wěn)數(shù)據(jù)8.以下哪個指標(biāo)可以用來衡量模型的過擬合程度？A.R2B.AUCC.RMSED.MAPE9.在特征工程中，對類別特征進(jìn)行編碼最常用的方法是？A.One-Hot編碼B.標(biāo)準(zhǔn)化C.歸一化D.熵權(quán)法10.如果你發(fā)現(xiàn)模型的預(yù)測結(jié)果存在系統(tǒng)性偏差，應(yīng)該調(diào)整什么參數(shù)？A.學(xué)習(xí)率B.正則化系數(shù)C.批量大小D.以上都是11.在進(jìn)行異常檢測時，孤立森林算法的主要優(yōu)勢是？A.效率高B.精度高C.可解釋性強(qiáng)D.對高維數(shù)據(jù)友好12.以下哪個不是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.決策樹C.K-means聚類D.邏輯回歸13.在處理文本數(shù)據(jù)時，TF-IDF向量化的主要作用是？A.提取關(guān)鍵詞B.降低維度C.增加數(shù)據(jù)量D.以上都對14.如果你的數(shù)據(jù)集類別不平衡，應(yīng)該采取什么措施？A.重采樣B.使用代價敏感學(xué)習(xí)C.調(diào)整閾值D.以上都對15.在進(jìn)行特征選擇時，遞歸特征消除（RFE）算法的主要原理是？A.基于模型的權(quán)重B.基于相關(guān)系數(shù)C.基于方差分析D.基于信息增益16.在時間序列預(yù)測中，季節(jié)性因素如何處理？A.通過差分消除B.使用季節(jié)性分解C.增加季節(jié)性變量D.以上都對17.以下哪個不是常用的模型評估指標(biāo)？A.F1分?jǐn)?shù)B.Jaccard指數(shù)C.Kappa系數(shù)D.K-meansinertia18.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，如何處理重復(fù)值？A.刪除重復(fù)值B.保留第一條C.保留最后一條D.以上都對19.在特征工程中，特征交叉的主要目的是？A.增加數(shù)據(jù)量B.提高模型性能C.降低維度D.以上都對20.如果你的模型訓(xùn)練時間過長，應(yīng)該采取什么措施？A.減少特征數(shù)量B.使用更強(qiáng)大的硬件C.選擇更簡單的模型D.以上都對二、多選題（本部分共10小題，每小題3分，共30分。請仔細(xì)閱讀每個選項，選擇所有符合題意的答案。）1.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，以下哪些是常見的異常值處理方法？A.刪除異常值B.分箱處理C.標(biāo)準(zhǔn)化D.填充中位數(shù)2.以下哪些指標(biāo)可以用來衡量模型的泛化能力？A.R2B.AUCC.RMSED.CV誤差3.在進(jìn)行特征工程時，以下哪些方法是常用的特征變換技術(shù)？A.對數(shù)變換B.平方變換C.標(biāo)準(zhǔn)化D.歸一化4.以下哪些算法可以用于分類問題？A.線性回歸B.邏輯回歸C.決策樹D.K-means聚類5.在進(jìn)行時間序列分析時，以下哪些是常見的模型？A.ARIMAB.SARIMAC.ProphetD.LSTM6.以下哪些方法可以用來處理數(shù)據(jù)不平衡問題？A.重采樣B.使用代價敏感學(xué)習(xí)C.調(diào)整閾值D.集成學(xué)習(xí)7.在進(jìn)行異常檢測時，以下哪些算法是常用的？A.孤立森林B.isolationforestC.DBSCAND.K-means聚類8.在特征選擇時，以下哪些方法是常用的？A.遞歸特征消除B.Lasso回歸C.相關(guān)性分析D.互信息9.在進(jìn)行模型評估時，以下哪些指標(biāo)是常用的？A.F1分?jǐn)?shù)B.AUCC.PrecisionD.Recall10.在進(jìn)行文本數(shù)據(jù)分析時，以下哪些方法是常用的？A.TF-IDFB.Word2VecC.N-gramD.主題模型三、判斷題（本部分共10小題，每小題2分，共20分。請仔細(xì)閱讀每個選項，判斷其正誤。）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗時，刪除缺失值是最常用的方法，因為它簡單易行。2.邏輯回歸模型適用于處理分類問題，但無法處理連續(xù)型預(yù)測目標(biāo)。3.聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)即可進(jìn)行訓(xùn)練。4.在時間序列分析中，ARIMA模型需要數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性，否則模型效果會較差。5.決策樹模型的可解釋性強(qiáng)，但容易過擬合，需要剪枝優(yōu)化。6.在進(jìn)行特征工程時，特征交叉可以提高模型的預(yù)測能力，但會增加計算復(fù)雜度。7.在處理文本數(shù)據(jù)時，TF-IDF向量化可以有效地提取關(guān)鍵詞，但無法處理語義信息。8.如果你的數(shù)據(jù)集類別不平衡，使用代價敏感學(xué)習(xí)可以提高模型的性能。9.在進(jìn)行模型評估時，交叉驗證可以有效地避免過擬合，但計算成本較高。10.孤立森林算法適用于高維數(shù)據(jù)，但計算效率較低，尤其是在數(shù)據(jù)量較大的情況下。四、簡答題（本部分共5小題，每小題4分，共20分。請簡要回答每個問題。）1.簡述數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其目的。2.解釋什么是特征工程，并列舉三種常用的特征工程方法。3.描述時間序列分析中，如何處理季節(jié)性因素。4.說明邏輯回歸模型的基本原理，并列舉兩個常用的評估指標(biāo)。5.解釋什么是異常檢測，并列舉兩種常用的異常檢測算法。五、論述題（本部分共1小題，共20分。請結(jié)合實際案例，詳細(xì)論述如何進(jìn)行特征工程，并說明其對模型性能的影響。）本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.答案：A解析：每月收入直接反映了借款人的還款能力基礎(chǔ)，是衡量其是否有足夠資金用于還款的核心指標(biāo)。負(fù)債收入比雖然能反映負(fù)債情況，但終究是收入的一部分，收入本身才是源頭。信用評分是綜合評估，而逾期次數(shù)是行為結(jié)果，不是能力本身。2.答案：C解析：分析不同年齡段用戶的信用行為差異，本質(zhì)上是將用戶按年齡分組，然后比較各組在信用行為（如消費(fèi)習(xí)慣、還款頻率等）上的分布差異。聚類分析正好適用于這種基于特征將數(shù)據(jù)分組，并比較組間差異的場景。相關(guān)性分析是看兩個變量間關(guān)系，回歸是預(yù)測，主成分是降維，都不符合分組比較的需求。3.答案：D解析：處理缺失值沒有絕對最優(yōu)的方法，刪除、填充均值、填充中位數(shù)都是常用手段，具體選擇取決于數(shù)據(jù)特點和分析目標(biāo)。有時刪除可能丟失信息過多，均值和中位數(shù)填充各有優(yōu)劣（中位數(shù)對異常值不敏感）。因此，實踐中常根據(jù)情況嘗試多種方法，"以上都是"涵蓋了常用選項。4.答案：D解析：Tableau、PowerBI是主流的數(shù)據(jù)可視化工具，SPSS是統(tǒng)計分析軟件，也包含可視化功能。TensorFlow是深度學(xué)習(xí)框架，主要用于模型訓(xùn)練和計算，本身不是以可視化為主要功能。所以TensorFlow不屬于常用數(shù)據(jù)可視化工具。5.答案：C解析：邏輯回歸模型通過擬合一個邏輯函數(shù)，輸出概率值，其結(jié)果（通過閾值劃分）是離散的類別預(yù)測。相比決策樹模型，邏輯回歸通常能提供更平滑的決策邊界，擬合效果（在數(shù)據(jù)線性可分或接近時）可能更好，尤其是在需要解釋模型系數(shù)對預(yù)測影響的場景下。決策樹解釋性強(qiáng)是相對的，其復(fù)雜結(jié)構(gòu)可能更難理解。6.答案：D解析：多重共線性是指自變量之間存在高度相關(guān)性，這會使得模型參數(shù)估計不穩(wěn)定、方差增大，影響模型解釋性和預(yù)測精度。增加樣本量可能對輕微共線性有幫助，但效果有限。嶺回歸（Lasso）是專門處理共線性的正則化方法。刪除冗余變量是直接消除共線性的根本途徑。實踐中常結(jié)合使用這些方法。7.答案：C解析：ARIMA模型（自回歸積分滑動平均模型）的核心是處理具有均值回歸和時序相關(guān)性的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。它通過差分（積分）將非平穩(wěn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列，再利用自回歸（AR）和移動平均（MA）項捕捉數(shù)據(jù)中的時序依賴關(guān)系。因此，它主要適用于平穩(wěn)或經(jīng)過差分后平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)。8.答案：C解析：RMSE（均方根誤差）計算的是預(yù)測值與真實值之間差異的平方和的平均值的平方根。它對較大的誤差更為敏感（因為平方）。當(dāng)模型存在系統(tǒng)性偏差時，即預(yù)測值整體偏離真實值某個固定量時，RMSE會顯著增大，因此它是衡量模型是否存在較大系統(tǒng)性誤差或過擬合（模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)過度擬合）的一個常用指標(biāo)。9.答案：A解析：One-Hot編碼是將類別特征轉(zhuǎn)換為一系列二進(jìn)制（0或1）特征，每個類別一個特征，適用于類別間無序且類別數(shù)量不是特別多的情況。標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化是數(shù)值特征的縮放方法。熵權(quán)法是一種基于信息熵的權(quán)重賦予權(quán)重方法，常用于綜合評價。因此，One-Hot編碼是類別特征編碼最常用的方法之一。10.答案：D解析：模型的預(yù)測結(jié)果存在系統(tǒng)性偏差，意味著模型整體偏高或偏低，即預(yù)測值與真實值之間存在一個固定的偏差量。這種偏差通常由模型未捕捉到的系統(tǒng)性因素或參數(shù)設(shè)置不當(dāng)引起。調(diào)整學(xué)習(xí)率影響模型收斂速度和穩(wěn)定性。正則化系數(shù)用于控制模型復(fù)雜度，防止過擬合，也能間接影響偏差。批量大小影響梯度估計的穩(wěn)定性。因此，調(diào)整以上參數(shù)都可能影響并嘗試糾正系統(tǒng)性偏差。11.答案：A解析：孤立森林（IsolationForest）算法的核心思想是將樣本通過隨機(jī)選擇分裂屬性和分裂值來構(gòu)建多棵隔離樹，異常點由于其“稀有”和“不同”的特性，在樹中通常位于較淺的層級，更容易被隔離。因此，通過測量樣本在樹中的平均路徑長度，可以有效地識別異常點。這種基于路徑長度的方法計算效率很高，尤其是在高維數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)良好。12.答案：C解析：線性回歸、邏輯回歸、決策樹都是典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它們都需要使用帶有標(biāo)簽（監(jiān)督）的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，目的是學(xué)習(xí)輸入與輸出（標(biāo)簽）之間的關(guān)系。K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)，目的是將數(shù)據(jù)點劃分為不同的簇，使得簇內(nèi)相似度高，簇間相似度低。13.答案：D解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）向量化的主要作用是衡量一個詞項（詞）在一個文檔（或語料庫）中的重要程度。TF表示詞項在文檔中出現(xiàn)的頻率，IDF表示詞項在整個語料庫中出現(xiàn)的普遍程度（罕見詞權(quán)重高）。通過TF-IDF，可以突出文檔中重要的、有區(qū)分度的詞項，同時抑制常見詞的干擾。這有助于提取關(guān)鍵詞，降低維度（關(guān)注重要詞），并間接增加有效信息量。因此，"以上都對"是全面的描述。14.答案：D解析：數(shù)據(jù)類別不平衡是指不同類別的樣本數(shù)量差異很大。這種不平衡會導(dǎo)致大多數(shù)分類器傾向于預(yù)測多數(shù)類，而忽略少數(shù)類。處理方法包括：重采樣（過采樣少數(shù)類或欠采樣多數(shù)類），使用代價敏感學(xué)習(xí)（給少數(shù)類更高權(quán)重），調(diào)整分類閾值（傾向于少數(shù)類），以及使用集成學(xué)習(xí)方法（如Bagging、Boosting及其變種，如EasyEnsemble、RUSBoost等）來提升少數(shù)類的預(yù)測性能。因此，以上方法都是常用的處理策略。15.答案：A解析：遞歸特征消除（RFE）算法的基本原理是：首先訓(xùn)練一個完整的模型，并根據(jù)模型（如線性模型、樹模型等）的特征重要性（如系數(shù)大小、基尼不純度減少量等）對特征進(jìn)行排序。然后，移除重要性最低的特征，再重新訓(xùn)練模型，再次排序，再移除下一個最低的，如此遞歸進(jìn)行，直到達(dá)到所需的特征數(shù)量。所以，它主要依賴于所選模型的權(quán)重或重要性評分來選擇特征。16.答案：D解析：時間序列數(shù)據(jù)中通常存在季節(jié)性因素，即數(shù)據(jù)在固定周期（如年、季、月、周、日）內(nèi)呈現(xiàn)重復(fù)的模式。處理季節(jié)性因素的方法包括：通過差分操作（如季節(jié)性差分）來消除季節(jié)性影響，使用季節(jié)性分解模型（如STL、X-11-ARIMA）將數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)、隨機(jī)成分，并在模型中顯式地引入季節(jié)性虛擬變量或周期性特征。這三種方法都能有效地處理季節(jié)性問題。Prophet是Facebook開源的時間序列預(yù)測庫，可以處理季節(jié)性，但LSTM是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。LSTM可以捕捉復(fù)雜的時序依賴，理論上可以學(xué)習(xí)季節(jié)性，但通常需要大量數(shù)據(jù)和精心調(diào)參，且其季節(jié)性處理機(jī)制不如專門方法直觀。17.答案：D解析：F1分?jǐn)?shù)、Jaccard指數(shù)、Kappa系數(shù)都是用于評估分類模型（特別是二分類）性能的指標(biāo)，它們衡量的是模型預(yù)測與真實標(biāo)簽的一致性。K-meansinertia（或稱Within-ClusterSumofSquares）是K-means聚類算法中的指標(biāo)，表示所有樣本點到其所屬簇中心的距離平方和，用于衡量簇內(nèi)Tightness或聚類效果，它不是分類模型評估指標(biāo)。18.答案：D解析：處理數(shù)據(jù)集中的重復(fù)值（完全相同的記錄）通常有幾種方法：可以刪除重復(fù)值，以避免模型訓(xùn)練時的偏差；可以保留第一條或最后一條記錄，適用于有時間順序或記錄有創(chuàng)建/修改時間的場景；也可以選擇其他策略（如保留隨機(jī)一條）。因此，"以上都對"是正確的，這些都是處理重復(fù)值的常用方式。19.答案：D解析：特征工程中的特征交叉（FeatureInteraction）是指創(chuàng)建新的特征，這些新特征組合了原始特征的信息。其主要目的是捕捉特征之間的相互作用關(guān)系，這些交互可能對模型的預(yù)測能力有顯著提升，即使單個原始特征本身預(yù)測能力有限。特征交叉可以提高模型的表達(dá)能力，從而提高性能。同時，特征交叉有時也能幫助降低維度，因為它將信息融合到了新特征中。因此，"以上都對"比較全面地描述了其目的。20.答案：D解析：模型訓(xùn)練時間過長可能由多種原因?qū)е拢禾卣鲾?shù)量過多計算量大，模型復(fù)雜度高（如深度大的網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜的決策樹），數(shù)據(jù)量巨大，硬件性能不足（CPU、內(nèi)存、GPU）。針對這些問題，可以采取減少特征數(shù)量、使用更簡單的模型、優(yōu)化算法（如使用更快的優(yōu)化器）、增加硬件資源（如使用GPU）、并行計算等策略。因此，"以上都對"是常見的解決方法。二、多選題答案及解析1.答案：A,B,D解析：處理異常值的方法包括：刪除異常值（最簡單直接，但可能丟失信息）；分箱處理（將連續(xù)數(shù)據(jù)離散化，異常值落入單獨(dú)箱或與鄰近值合并）；標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化（將異常值拉回正常范圍，但異常值本身可能仍影響結(jié)果）；填充中位數(shù)（對連續(xù)異常值用中位數(shù)替換，對類別異常值可能用最常見的類別填充，屬于替代方法）。特征交叉（C）是特征工程方法，不是異常值處理方法。2.答案：B,C,D解析：衡量模型泛化能力（即在新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力）的指標(biāo)包括：AUC（AreaUndertheROCCurve）衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力，與泛化能力相關(guān)但不是唯一指標(biāo)；RMSE（RootMeanSquareError）衡量預(yù)測誤差的大小，低RMSE通常意味著更好的泛化；交叉驗證（Cross-Validation）誤差，如CV-RMSE，通過多次訓(xùn)練測試分割評估模型穩(wěn)定性，能有效反映泛化能力。R2（CoefficientofDetermination）主要衡量模型在訓(xùn)練集上的擬合優(yōu)度，對泛化能力的直接衡量不如AUC、RMSE、CV誤差可靠。3.答案：A,B,C解析：特征變換是改變原始特征數(shù)值分布或形式的技術(shù)，目的是讓數(shù)據(jù)更適合模型或揭示隱藏關(guān)系。對數(shù)變換（A）常用于減少偏態(tài)、壓縮范圍；平方變換（B）也用于改變分布形狀；標(biāo)準(zhǔn)化（C）將數(shù)據(jù)縮放到均值為0、方差為1的范圍；歸一化（D）將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[-1,1]范圍。歸一化是特征縮放（Scaling），嚴(yán)格來說屬于特征預(yù)處理而非變換，但常與變換并列提及。而特征交叉（E）是創(chuàng)建新特征，不屬于變換。因此，A、B、C是常用的特征變換方法。4.答案：B,C解析：分類問題是預(yù)測樣本屬于哪個預(yù)定義類別的問題。線性回歸（A）是預(yù)測連續(xù)數(shù)值的，屬于回歸問題。邏輯回歸（B）通過擬合邏輯函數(shù)輸出概率，然后通過閾值劃分預(yù)測類別，是典型的二分類算法，也可擴(kuò)展至多分類。決策樹（C）通過樹狀結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類決策。K-means聚類（D）是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，目的是將數(shù)據(jù)分組，不預(yù)測類別。因此，B、C是分類算法。5.答案：A,B,C解析：時間序列分析中常用的模型包括：ARIMA（A）及其季節(jié)性擴(kuò)展SARIMA（B），用于處理具有趨勢和季節(jié)性的平穩(wěn)序列。Prophet（C）是Facebook開源的模型，特別適合具有明顯季節(jié)性和節(jié)假日效應(yīng)的商業(yè)時間序列。LSTM（D）是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，屬于深度學(xué)習(xí)，可以捕捉復(fù)雜的非線性時序依賴，也用于時間序列預(yù)測，但通常需要較多數(shù)據(jù)和計算資源。因此，A、B、C是常用模型。6.答案：A,B,C,D解析：處理數(shù)據(jù)不平衡問題的方法包括：重采樣（A，過采樣少數(shù)類或欠采樣多數(shù)類）；使用代價敏感學(xué)習(xí)（B，為少數(shù)類樣本分配更高損失權(quán)重）；調(diào)整分類閾值（C，在概率輸出基礎(chǔ)上調(diào)整決策門限以偏向少數(shù)類）；集成學(xué)習(xí)（D，如Bagging、Boosting及其變種如EasyEnsemble、RUSBoost等，這些方法本身或其變種能有效處理不平衡問題）。因此，以上都是常用方法。7.答案：A,C解析：異常檢測是識別數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的數(shù)據(jù)點（異常點或離群點）的任務(wù)。孤立森林（A）通過構(gòu)建多棵隨機(jī)切分的樹來隔離異常點，效率高。DBSCAN（C）是一種基于密度的聚類算法，能發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇，并將密度低的區(qū)域點識別為異常點。K-means聚類（D）是基于距離的聚類，通常將距離中心較遠(yuǎn)的點視為異常，但在高維或密度不均時效果不佳，主要還是用于聚類而非專門的異常檢測。因此，A、C是常用的異常檢測算法。8.答案：A,B,C,D解析：特征選擇是從原始特征集中挑選出對模型預(yù)測最有用的特征子集的過程。遞歸特征消除（A）基于模型權(quán)重。Lasso回歸（B）通過L1正則化將部分特征系數(shù)壓縮為0，實現(xiàn)特征選擇。相關(guān)性分析（C）可以衡量特征與目標(biāo)變量或特征間的相關(guān)性，用于篩選高相關(guān)特征。互信息（MutualInformation,D）是衡量兩個變量之間依賴性的非參數(shù)度量，也可用于特征選擇。因此，以上都是常用的特征選擇方法。9.答案：A,B,C,D解析：評估分類模型性能的常用指標(biāo)包括：F1分?jǐn)?shù)（A，精確率和召回率的調(diào)和平均，綜合衡量）；AUC（B，ROC曲線下面積，衡量區(qū)分能力）；Precision（C，精確率，預(yù)測為正中實際為正的比例）；Recall（D，召回率，實際為正中被預(yù)測為正的比例）。這些都是衡量分類模型在不同方面表現(xiàn)的重要指標(biāo)。10.答案：A,B,C,D解析：文本數(shù)據(jù)分析涉及將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以供模型使用。TF-IDF（A）是常用詞頻-逆文檔頻率向量化方法。Word2Vec（B）及其變種（如Word2Vec,GloVe,FastText）是用于將詞轉(zhuǎn)換為稠密向量，捕捉詞義和上下文。N-gram（C）是提取文本中連續(xù)的N個詞或字符作為特征。主題模型（D，如LDA）是發(fā)現(xiàn)文檔隱含主題結(jié)構(gòu)的無監(jiān)督方法，可用于特征表示或主題分類。這些都是常用的文本分析方法或技術(shù)。三、判斷題答案及解析1.答案：錯解析：刪除缺失值簡單，但會損失樣本信息和行數(shù)，可能導(dǎo)致模型偏差或欠擬合，尤其當(dāng)缺失不是隨機(jī)發(fā)生時。填充均值、中位數(shù)、眾數(shù)或更復(fù)雜的插補(bǔ)方法，雖然不能完全恢復(fù)信息，但能保持?jǐn)?shù)據(jù)量和樣本完整性，避免引入過多偏差。所以，它只是常用，但未必是最優(yōu)或總是首選。2.答案：錯解析：邏輯回歸輸出的是概率值（介于0和1之間），可以通過設(shè)定閾值將其轉(zhuǎn)換為類別預(yù)測（如概率>0.5判為正類）。因此，邏輯回歸不僅可以處理分類問題，其輸出本身也適用于預(yù)測連續(xù)型的概率值，雖然通常不直接用于預(yù)測精確的連續(xù)數(shù)值目標(biāo)。3.答案：對解析：聚類分析的目標(biāo)是將數(shù)據(jù)點分組，使得組內(nèi)相似度高，組間相似度低，分組時不需要任何預(yù)定義的類別標(biāo)簽。它完全基于數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)進(jìn)行劃分，是典型的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。例如，K-means、層次聚類等都是無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。4.答案：對解析：ARIMA模型（自回歸積分滑動平均）的“積分”步驟（差分）正是為了處理數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性。非平穩(wěn)數(shù)據(jù)（如具有趨勢或季節(jié)性的數(shù)據(jù)）直接應(yīng)用ARIMA可能會得到錯誤的預(yù)測結(jié)