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20230506大数据预处理试卷-04
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一 、单选题
1. 下列对定性变量的描述中，不正确的是（）。
A. 顺序型变量可以转变为哑变量。
B. 连续型数据很难转变为定性数据。
C. 多分类定性变量可以转变为哑变量。
D. 顺序型变量可以转变成得分变量。，我们的目标是要做全覆盖、全正确的答案搜索服务。
答案：B
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2. 下列表述中，正确的是（）。
A. 含有缺失值的变量必须被剔除
B. 数据缺失的原因是该数据不存在。
C. 数据缺失会造成模型解释能力下降。
D. 非随机缺失类型是指数据的缺失仅仅依赖于其它变量。
答案：C
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3. 关于哑变量与one-hot码，下列说法正确的是（）。
A. 任何一个k个类别的定性变量都可以转换为k−1个哑变量
B. 任何一个k个类别的定性变量都可以转换为k−1个比特的one-hot码。
C. 哑变量与one-hot码是完全相同的概念。
D. 哑变量既有两个类别形式的，又有多个类别形式的。
答案：A
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4. Robust缩放公式为（）。
A. Xscaled=X−X-S。
B. Xscaled=X−X-。
C. Xscaled=XXmax。
D. Xscaled=X−MedianIQR。
答案：D
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5. 下列关于数据归约的表述中，不正确的是（）。
A. 过多的数据会导致模型训练效率低下。
B. 初学者需要通过数据归约简化数据，专业数据分析师则不需要。
C. 进行数据归约时，需要保证数据集的信息不过多损失。
D. 在样本量增加到一定程度后，信息含量趋近于不变。
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6. 下列关于异常值处理的表述中，不正确的是（）。
A. 异常值可能是准确的数据
B. 由于录入数据时的错误所造成的的异常值，可以删除
C. 删除异常值不会改变数据集的样本量
D. 截断方法没改变样本容量
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7. 下列哪个选项不是大数据预处理的主要内容（）。
A. 完善数据
B. 简化数据
C. 建模分析
D. 提高数据信息含量
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8. 下列关于Robust缩放方法的表述中，不正确的是（）。
A. Robust缩放方法的理念是“首先中心化，然后除以尺度”。
B. Robust缩放方法用到的指标不易受极端值影响。
C. Robust缩放方法用中位数代替了标准化方法里的均值指标。
D. Robust缩放方法用方差代替了标准化方法里的标准差指标。
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9. 下图是某分类变量各类别计数分布的箱线图，从图中可知（）。
A. 少部分分类计数很低。
B. 该变量类别数量非常多。
C. 这个变量不存在低频分类现象。
D. 绝大多数分类计数很高。
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10. 关于日期时间型数据，下列说法正确的是（）。
A. 在计算机系统中，日期时间型数据是以文本形式存储的。
B. 在计算机系统中，日期时间型数据是以数值形式存储的。
C. 在计算机系统中，日期时间型数据是以因子形式存储的。
D. 在计算机系统中，日期时间型数据是以缺失值形式存储的。
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二 、判断题
1. 异常值必定是由于数据获取过程中出现错误造成的。（）？
A. √
B. ×
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2. 经过Max-ABS缩放后，数据的正负不会发生改变。（）？
A. √
B. ×
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3. Pearson相关系数为大于0时，两个变量正相关。（）？
A. √
B. ×
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4. 哑变量与one-hot码完全相同。（）？
A. √
B. ×
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5. 在数据预处理时，数据集里面变量的数量不能发生变化。（）？
A. √
B. ×
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6. 在数据存储过程中，由于设备故障造成存储失败而导致的数据缺失，属于主观条件原因。（）？
A. √
B. ×
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7. “分箱”是主观法数据离散化的方法。（）？
A. √
B. ×
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8. 数据错误是指数据集中的数据与其真值不一致的情况。（）？
A. √
B. ×
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9. 在进行变量选择时需要遵循的原则是，剔除的变量必须对数据分析影响较大。（）？
A. √
B. ×
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10. 数据标准化是数据中心化的第一个步骤。（）？
A. √
B. ×
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三 、问答题
1. 请简述异常值的含义。
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2. 请简述数据归约的意义。
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四 、填空题
1. 在使用GBDT模型进行变量选择时，使用训练集数据train的全部变量建立了模型m，现需要提取重要程度最大的9个变量： fi = pd.Series(m. feature_importances_,index=train_x.columns) var_tree = fi. sort_values (ascending=False).head(9).
A. index
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2. 将数据集data中的变量y缩放到区间[0,10]，结果保存在y1中： scaler = MinMaxScaler(feature_range =(0,10)) y1 = scaler.fit_transform( )
A. data[["y"]]
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3. 对序列B进行Min-Max缩放，缩放至区间[0,1]，结果保存在B1中： B1 = (B)
A. minmax_scale
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4. 请将定性变量序列s其转换为哑变量，每个哑变量的变量名均以字母d开头，并将结果存储于数据框df中： df = pd.get_dummies(s, prefix= )国开一网一平台
A. "d"
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5. 使用boston数据集实现线性回归模型填补。首先初始化一个线性回归模型，模型的训练集为train，将含有缺失值的变量LSTAT作为目标变量，其余变量作为自变量拟合模型： train = boston.dropna(subset=["LSTAT"]) = LinearRegression() reg.fit(X=train.drop ("LSTAT",axis=1 ), y=train["LSTAT"])国开一网一平台
A. reg
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6. 计算变量y与x的Pearson相关系数： Pearson_xy = (y, x)
A. pearsonr
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7. 对数据序列d1采用等宽分箱，分组数为7组，结果保存在d2中： d2 = pd. (d1, bins=7)
A. cut
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8. 将数据集data中变量v1的缺失值使用其众数进行填补，将填补完的变量保存在v1_fill中： v1_fill = data["v1"].fillna(data["v1"]. [0])
A. mode()
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9. 计算car_data数据集中的make变量每一个类别的频数，将计算结果存储在make_count中： make_count = car_data["make"].
A. value_counts()
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10. 在序列d1中以字符串形式存储这日期数据，其格式类似于："2022/08/28"，将d1中的所有日期转换为日期时间型数据并存储于d2中。现需要从d2中提取日信息。 d2 = pd.to_datetime(d1, format="%Y/%m/%d") day = d2.
A. dt. day
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五 、综合题
1. 请写出下方代码的功能 car_data = pd.read_csv(r"d:cardata.csv",header=0) v1_fill = car_data["v1"].fillna(car_data["v1"].median())
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2. 已知变量x为数值型变量，请写出下方代码的功能，并说明操作结果1和操作结果2输出的内容。 x_bin = x.eq(0) | x.isna() x_bin = x_bin.astype(int) d1 = {"X":x, "bin":x_bin} p1 = pd.DataFrame(data = d1) print(“操作结果1: %s”%p1) print(“操作结果2: %s”%x_bin.value_counts())
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发表于 2024-4-20 18:03:50
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