2025年大數據分析師職業技能測試卷：Python數據分析庫Scikit-learn應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python數據分析庫Scikit-learn基礎應用要求：掌握Scikit-learn庫的基本使用方法，包括數據預處理、模型選擇、訓練和評估。1.下列哪些是Scikit-learn庫中常用的數據預處理方法？（）A.數據標準化B.數據歸一化C.數據離散化D.數據填充2.在Scikit-learn中，下列哪個方法用于生成隨機森林分類器？（）A.RandomForestClassifierB.KMeansC.DecisionTreeClassifierD.SVC3.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的特征選擇方法？（）A.SelectKBestB.PCAC.MinMaxScalerD.LabelEncoder4.在Scikit-learn中，下列哪個方法用于計算兩個特征之間的相關性？（）A.corrcoefB.feature_selectionC.train_test_splitD.fit_transform5.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的模型評估指標？（）A.accuracy_scoreB.mean_squared_errorC.r2_scoreD.max_error6.在Scikit-learn中，下列哪個方法用于計算模型預測值與真實值之間的差異？（）A.mean_squared_errorB.r2_scoreC.fitD.predict7.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的模型交叉驗證方法？（）A.cross_val_scoreB.train_test_splitC.GridSearchCVD.fit8.在Scikit-learn中，下列哪個方法用于計算模型在測試集上的準確率？（）A.accuracy_scoreB.mean_squared_errorC.r2_scoreD.max_error9.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的模型訓練方法？（）A.fitB.predictC.cross_val_scoreD.train_test_split10.在Scikit-learn中，下列哪個方法用于計算模型在訓練集上的準確率？（）A.accuracy_scoreB.mean_squared_errorC.r2_scoreD.max_error二、Python數據分析庫Scikit-learn常用模型要求：掌握Scikit-learn庫中常用模型的原理和應用。1.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的線性回歸模型？（）A.LinearRegressionB.LogisticRegressionC.DecisionTreeRegressorD.RandomForestRegressor2.在Scikit-learn中，下列哪個是支持向量機分類器？（）A.SVCB.DecisionTreeClassifierC.RandomForestClassifierD.KMeans3.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的決策樹分類器？（）A.DecisionTreeClassifierB.RandomForestClassifierC.KMeansD.SVC4.在Scikit-learn中，下列哪個是常用的隨機森林分類器？（）A.RandomForestClassifierB.DecisionTreeClassifierC.KMeansD.SVC5.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的支持向量機回歸模型？（）A.SVCB.DecisionTreeRegressorC.RandomForestRegressorD.KMeans6.在Scikit-learn中，下列哪個是常用的神經網絡分類器？（）A.MLPClassifierB.DecisionTreeClassifierC.RandomForestClassifierD.KMeans7.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的邏輯回歸模型？（）A.LogisticRegressionB.LinearRegressionC.DecisionTreeRegressorD.RandomForestRegressor8.在Scikit-learn中，下列哪個是常用的樸素貝葉斯分類器？（）A.GaussianNBB.DecisionTreeClassifierC.RandomForestClassifierD.KMeans9.下列哪個是Scikit-learn庫中常用的K最近鄰分類器？（）A.KNeighborsClassifierB.DecisionTreeClassifierC.RandomForestClassifierD.KMeans10.在Scikit-learn中，下列哪個是常用的主成分分析（PCA）方法？（）A.PCAB.KMeansC.DecisionTreeClassifierD.RandomForestClassifier四、Scikit-learn模型參數調優要求：了解Scikit-learn中模型參數調優的方法和常用庫。1.在Scikit-learn中，用于模型參數調優的常用庫是（）A.GridSearchCVB.RandomizedSearchCVC.PipelineD.train_test_split2.下列哪個參數是GridSearchCV中用于指定參數網格的參數？（）A.cvB.param_gridC.scoringD.n_jobs3.在Scikit-learn中，以下哪個方法可以用于并行化參數網格搜索？（）A.parallel_backendB.n_jobsC.refitD.cv4.下列哪個是Scikit-learn中用于隨機搜索參數的庫？（）A.GridSearchCVB.RandomizedSearchCVC.PipelineD.train_test_split5.在Scikit-learn中，以下哪個參數是用于指定隨機搜索中參數樣本數量的？（）A.n_iterB.cvC.param_distributionsD.n_jobs6.下列哪個是Scikit-learn中用于創建流水線（Pipeline）的類？（）A.PipelineB.GridSearchCVC.RandomizedSearchCVD.train_test_split7.在Scikit-learn中，以下哪個方法可以用于評估模型性能？（）A.fitB.predictC.scoreD.fit_transform8.下列哪個是Scikit-learn中用于交叉驗證的參數？（）A.cvB.param_gridC.scoringD.n_jobs9.在Scikit-learn中，以下哪個是用于指定模型評分函數的參數？（）A.scoringB.cvC.param_gridD.n_jobs10.下列哪個是Scikit-learn中用于并行執行的參數？（）A.cvB.param_gridC.scoringD.n_jobs五、Scikit-learn模型集成要求：了解Scikit-learn中模型集成的基本概念和應用。1.在Scikit-learn中，以下哪個是用于集成多個模型的類？（）A.BaggingClassifierB.RandomForestClassifierC.VotingClassifierD.AdaBoostClassifier2.下列哪個是Scikit-learn中用于隨機森林的類？（）A.BaggingClassifierB.RandomForestClassifierC.VotingClassifierD.AdaBoostClassifier3.在Scikit-learn中，以下哪個是用于集成多個分類器的類？（）A.BaggingClassifierB.RandomForestClassifierC.VotingClassifierD.AdaBoostClassifier4.下列哪個是Scikit-learn中用于集成多個回歸器的類？（）A.BaggingRegressorB.RandomForestRegressorC.VotingRegressorD.AdaBoostRegressor5.在Scikit-learn中，以下哪個是用于集成多個模型的評分函數？（）A.accuracy_scoreB.mean_squared_errorC.make_scorerD.r2_score6.下列哪個是Scikit-learn中用于創建Bagging模型的類？（）A.BaggingClassifierB.RandomForestClassifierC.VotingClassifierD.AdaBoostClassifier7.在Scikit-learn中，以下哪個是用于集成多個回歸器的評分函數？（）A.accuracy_scoreB.mean_squared_errorC.make_scorerD.r2_score8.下列哪個是Scikit-learn中用于集成多個分類器的評分函數？（）A.accuracy_scoreB.mean_squared_errorC.make_scorerD.r2_score9.在Scikit-learn中，以下哪個是用于集成多個模型的參數？（）A.n_estimatorsB.max_samplesC.max_featuresD.n_jobs10.下列哪個是Scikit-learn中用于集成多個模型的參數？（）A.n_estimatorsB.max_samplesC.max_featuresD.n_jobs六、Scikit-learn模型解釋要求：了解Scikit-learn中模型解釋的基本方法和常用庫。1.在Scikit-learn中，以下哪個庫用于模型解釋？（）A.SHAPB.LIMEC.ELI5D.allensh2.下列哪個是Scikit-learn中用于決策樹模型解釋的庫？（）A.SHAPB.LIMEC.ELI5D.allensh3.在Scikit-learn中，以下哪個是用于隨機森林模型解釋的庫？（）A.SHAPB.LIMEC.ELI5D.allensh4.下列哪個是Scikit-learn中用于集成模型解釋的庫？（）A.SHAPB.LIMEC.ELI5D.allensh5.在Scikit-learn中，以下哪個是用于模型解釋的參數？（）A.feature_importances_B.coef_C.predictD.fit6.下列哪個是Scikit-learn中用于模型解釋的函數？（）A.shap_valuesB.lime_explainC.eli5.show_weightsD.allensh.explain7.在Scikit-learn中，以下哪個是用于模型解釋的參數？（）A.feature_importances_B.coef_C.predictD.fit8.下列哪個是Scikit-learn中用于模型解釋的庫？（）A.SHAPB.LIMEC.ELI5D.allensh9.在Scikit-learn中，以下哪個是用于模型解釋的函數？（）A.shap_valuesB.lime_explainC.eli5.show_weightsD.allensh.explain10.下列哪個是Scikit-learn中用于模型解釋的參數？（）A.feature_importances_B.coef_C.predictD.fit本次試卷答案如下：一、Python數據分析庫Scikit-learn基礎應用1.ABD解析：數據標準化（A）、數據歸一化（B）和數據填充（D）是Scikit-learn庫中常用的數據預處理方法。數據離散化（C）通常不用于Scikit-learn的數據預處理。2.A解析：RandomForestClassifier是Scikit-learn庫中用于生成隨機森林分類器的類。3.A解析：SelectKBest是Scikit-learn庫中常用的特征選擇方法，用于選擇與目標變量最相關的k個特征。4.A解析：corrcoef是Scikit-learn庫中用于計算兩個特征之間相關性的方法。5.A解析：accuracy_score是Scikit-learn庫中常用的模型評估指標，用于計算模型預測的準確率。6.A解析：mean_squared_error是Scikit-learn庫中用于計算模型預測值與真實值之間差異的方法。7.A解析：cross_val_score是Scikit-learn庫中常用的模型交叉驗證方法，用于評估模型在不同數據分割上的性能。8.A解析：accuracy_score是Scikit-learn庫中用于計算模型在測試集上的準確率的方法。9.A解析：fit是Scikit-learn庫中用于模型訓練的方法，用于將模型擬合到訓練數據上。10.A解析：accuracy_score是Scikit-learn庫中用于計算模型在訓練集上的準確率的方法。二、Python數據分析庫Scikit-learn常用模型1.A解析：LinearRegression是Scikit-learn庫中常用的線性回歸模型。2.A解析：SVC是Scikit-learn庫中支持向量機分類器的縮寫。3.A解析：DecisionTreeClassifier是Scikit-learn庫中常用的決策樹分類器。4.A解析：RandomForestClassifier是Scikit-learn庫中常用的隨機森林分類器。5.A解析：SVC是Scikit-learn庫中支持向量機回歸模型的縮寫。6.A解析：MLPClassifier是Scikit-learn庫中常用的神經網絡分類器。7.A解析：LogisticRegression是Scikit-learn庫中常用的邏輯回歸模型。8.A解析：GaussianNB是Scikit-learn庫中常用的樸素貝葉斯分類器。9.A解析：KNeighborsClassifier是Scikit-learn庫中常用的K最近鄰分類器。10.A解析：PCA是Scikit-learn庫中常用的主成分分析（PCA）方法。三、Scikit-learn模型參數調優1.AB解析：GridSearchCV和RandomizedSearchCV是Scikit-learn庫中用于模型參數調優的常用庫。2.B解析：param_grid是GridSearchCV中用于指定參數網格的參數。3.B解析：n_jobs是用于并行化參數網格搜索的參數。4.B解析：RandomizedSearchCV是Scikit-learn中用于隨機搜索參數的庫。5.A解析：n_iter是用于指定隨機搜索中參數樣本數量的參數。6.A解析：Pipeline是Scikit-learn中用于創建流水線（Pipeline）的類。7.C解析：score是Scikit-learn中用于評估模型性能的方法。8.A解析：cv是Scikit-learn中用于交叉驗證的參數。9.A解析：scoring是Scikit-learn中用于指定模型評分函數的參數。10.D解析：n_jobs是Scikit-learn中用于并行執行的參數。四、Scikit-learn模型集成1.AC解析：BaggingClassifier和VotingClassifier是Scikit-learn中用于集成多個模型的類。2.B解析：RandomForestClassifier是Scikit-learn中用于隨機森林的類。3.C解析：VotingClassifier是Scikit-learn中用于集成多個分類器的類。4.B解析：RandomForestRegress