中小学教育资源及组卷应用平台 《特征探索》作业： 一、选择题 1. 在数据科学中，哪种方法常用于可视化高维数据的分布？ A. 条形图 B. 直方图 C. 散点图矩阵 D. 饼图 答案：C 解析：选项C正确。散点图矩阵是可视化高维数据分布的常用方法，它通过绘制多个变量之间的两两散点图来展示数据的结构。条形图和直方图适用于一维或二维数据，而饼图通常用于表示类别比例。 2. 在特征探索过程中，以下哪种统计量可以帮助识别数据的异常值？ A. 平均值 B. 中位数 C. 标准差 D. 四分位数间距（IQR） 答案：D 解析：选项D正确。四分位数间距（IQR）是一种常用的统计量，用于识别数据的异常值。通过计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）的差值，可以确定数据的分布范围，从而识别潜在的异常值。平均值、中位数和标准差虽然也是重要的统计量，但它们单独使用时不足以有效识别异常值。 3. 在特征选择中，以下哪种方法属于过滤方法？ A. 递归特征消除（RFE） B. 基于模型的特征选择 C. 相关系数分析 D. LASSO回归 答案：C 解析：选项C正确。相关系数分析是一种过滤方法，它通过计算特征与目标变量之间的相关性来选择重要的特征。递归特征消除（RFE）、基于模型的特征选择和LASSO回归都属于包装方法和嵌入方法。 4. 在进行特征探索时，以下哪种图可以帮助理解两个连续变量之间的关系？ A. 箱线图 B. 热力图 C. 散点图 D. 雷达图 答案：C 解析：选项C正确。散点图是理解两个连续变量之间关系的常用工具，通过绘制一个变量对另一个变量的散点，可以直观地观察它们之间的关系模式。箱线图主要用于展示数据的分布情况，热力图用于展示数据的相关性矩阵，雷达图则常用于多变量数据的对比分析。 5. 在特征探索中，以下哪种技术可以帮助处理缺失值？ A. 数据标准化 B. 数据归一化 C. 数据填充 D. 数据离散化 答案：C 解析：选项C正确。数据填充是处理缺失值的一种常见技术，可以通过插值、均值填充、中位数填充等方法来填补缺失值。数据标准化和数据归一化主要用于数据预处理，使不同特征的数据具有相同的尺度。数据离散化是将连续数据转换为离散数据的过程，与缺失值处理无直接关系。 二、填空题 6. 在特征探索中，_____用于评估分类模型的性能。 答案：混淆矩阵 解析：混淆矩阵是评估分类模型性能的常用工具，它通过比较预测标签和真实标签来展示模型的准确性、召回率和精确度等指标。 7. 在特征选择中，_____用于选择与目标变量最相关的特征子集。 答案：逐步回归 解析：逐步回归是一种特征选择方法，它通过逐步添加或删除特征来构建模型，最终选择与目标变量最相关的特征子集。这种方法有助于简化模型并提高预测性能。 8. 在特征探索中，_____用于检测多重共线性问题。 答案：方差膨胀因子（VIF） 解析：方差膨胀因子（VIF）是检测多重共线性问题的一种常用方法。当VIF值较大时，说明自变量之间存在较强的多重共线性，这会影响回归模型的稳定性和解释性。 9. 在特征探索中，_____用于展示数据的相关性矩阵。 答案：热力图 解析：热力图是展示数据相关性矩阵的常用工具，通过颜色的深浅来表示特征之间相关性的强弱。这有助于快速识别高度相关或不相关的特征。 10. 在特征探索中，_____用于处理文本数据。 答案：词袋模型 解析：词袋模型是处理文本数据的一种简单而有效的方法，它将文本转换为词汇的频率向量，忽略了词汇的顺序和语法结构。这有助于将文本数据转换为机器学习算法可以处理的数值形式。 11. 在特征探索中，_____用于减少维度灾难的影响。 答案：主成分分析（PCA） 解析：主成分分析（PCA）是一种降维技术，它通过提取数据的主要特征方向来减少数据的维度。这有助于减少维度灾难的影响，提高模型的训练效率和泛化能力。 12. 在 ... ...
