2025年大學統(tǒng)計學期末考試題庫——統(tǒng)計軟件在機器學習中的應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、案例分析題要求：請結(jié)合實際案例，分析統(tǒng)計軟件在機器學習中的應用及其優(yōu)勢。1.案例描述：某電商平臺為了提升用戶購物體驗，決定通過機器學習算法對用戶行為進行分析，從而實現(xiàn)個性化推薦。請分析以下問題：a.選取合適的統(tǒng)計軟件，并說明理由；b.利用該軟件進行用戶行為數(shù)據(jù)預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程等；c.設(shè)計合適的機器學習模型，并進行模型訓練和評估；d.分析模型在實際應用中的效果，并提出改進建議。二、簡答題要求：請根據(jù)所學知識，簡述統(tǒng)計軟件在機器學習中的應用步驟。1.統(tǒng)計軟件在機器學習中的應用步驟包括：a.數(shù)據(jù)收集與整理：通過統(tǒng)計軟件收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理等；b.特征工程：利用統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行特征提取和特征選擇，為機器學習模型提供高質(zhì)量的特征；c.模型選擇與訓練：根據(jù)實際問題選擇合適的機器學習模型，并利用統(tǒng)計軟件進行模型訓練；d.模型評估與優(yōu)化：通過統(tǒng)計軟件對模型進行評估，并根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化；e.模型部署與應用：將訓練好的模型部署到實際應用場景中，實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標。三、論述題要求：論述統(tǒng)計軟件在機器學習中的數(shù)據(jù)預處理階段的重要性及其常見方法。1.數(shù)據(jù)預處理階段的重要性：a.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的模型訓練提供可靠的基礎(chǔ)；b.減少噪聲和異常值對模型性能的影響；c.提取有效特征，降低模型復雜度，提高模型效率；d.增強模型對未知數(shù)據(jù)的泛化能力。2.常見數(shù)據(jù)預處理方法：a.數(shù)據(jù)清洗：刪除缺失值、重復值，處理異常值；b.數(shù)據(jù)標準化：將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如[0,1]或[-1,1]；c.數(shù)據(jù)歸一化：將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同的量綱；d.特征工程：通過特征選擇、特征提取等方法，提取對模型有用的特征；e.數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練和評估。四、計算題要求：利用統(tǒng)計軟件進行以下計算，并解釋結(jié)果。1.設(shè)有某公司員工的工作時長（單位：小時）如下：[8,9,7,10,6,8,5,11,7,9,6,8,10,5,6,7,9,8,10,11]。a.計算平均工作時長；b.計算標準差；c.計算工作時長在平均值上下一個標準差范圍內(nèi)的員工數(shù)量。本次試卷答案如下：一、案例分析題1.a.選取合適的統(tǒng)計軟件，并說明理由：-選取R語言進行數(shù)據(jù)分析，因為R語言在統(tǒng)計和機器學習領(lǐng)域擁有豐富的庫和函數(shù)，且支持交互式編程，便于數(shù)據(jù)可視化。1.b.利用該軟件進行用戶行為數(shù)據(jù)預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程等：-數(shù)據(jù)清洗：使用R語言的`dplyr`包進行數(shù)據(jù)清洗，刪除缺失值和重復值。-特征工程：利用`caret`包進行特征選擇，通過遞歸特征消除（RFE）方法選擇對模型貢獻最大的特征。1.c.設(shè)計合適的機器學習模型，并進行模型訓練和評估：-設(shè)計模型：使用隨機森林算法作為推薦系統(tǒng)的模型，因為它對噪聲數(shù)據(jù)具有較好的魯棒性。-模型訓練：在R中使用`randomForest`包進行模型訓練。-模型評估：使用交叉驗證方法評估模型性能，計算準確率、召回率等指標。1.d.分析模型在實際應用中的效果，并提出改進建議：-分析效果：根據(jù)評估結(jié)果，分析模型的準確率和召回率，評估模型的性能。-改進建議：根據(jù)分析結(jié)果，提出調(diào)整模型參數(shù)、增加更多特征或嘗試其他機器學習算法的建議。二、簡答題1.統(tǒng)計軟件在機器學習中的應用步驟包括：a.數(shù)據(jù)收集與整理：通過統(tǒng)計軟件收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預處理等；b.特征工程：利用統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行特征提取和特征選擇，為機器學習模型提供高質(zhì)量的特征；c.模型選擇與訓練：根據(jù)實際問題選擇合適的機器學習模型，并利用統(tǒng)計軟件進行模型訓練；d.模型評估與優(yōu)化：通過統(tǒng)計軟件對模型進行評估，并根據(jù)評估結(jié)果對模型進行優(yōu)化；e.模型部署與應用：將訓練好的模型部署到實際應用場景中，實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標。三、論述題1.數(shù)據(jù)預處理階段的重要性：a.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的模型訓練提供可靠的基礎(chǔ)；b.減少噪聲和異常值對模型性能的影響；c.提取有效特征，降低模型復雜度，提高模型效率；d.增強模型對未知數(shù)據(jù)的泛化能力。2.常見數(shù)據(jù)預處理方法：a.數(shù)據(jù)清洗：刪除缺失值、重復值，處理異常值；b.數(shù)據(jù)標準化：將數(shù)據(jù)縮放到特定范圍，如[0,1]或[-1,1]；c.數(shù)據(jù)歸一化：將不同量綱的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相同的量綱；d.特征工程：通過特征選擇、特征提取等方法，提取對模型有用的特征；e.數(shù)據(jù)分割：將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，用于模型訓練和評估。四、計算題1.a.計算平均工作時長：-平均工作時長=(8+9+7+10+6+8+5+11+7+9+6+8+10+5+6+7+9+8+10+11)/20=8.35小時1.b.計算標準差：-標準差=sqrt(((8-8.35)^2+(9-8.35)^2+(7-8.35)^2+...+(11-8.35)^2)/20)≈1.848小時1.c.計算工作時長在平均值上下一個標準差范圍內(nèi)的員工