2025年征信考試題庫：征信數據分析挖掘實戰試題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數據預處理要求：請根據以下給出的數據集，完成數據的預處理工作，包括數據清洗、缺失值處理、異常值處理等。1.數據清洗：（1）刪除重復的記錄。（2）刪除包含無效字符的記錄。（3）刪除包含空值的記錄。2.缺失值處理：（1）對于缺失值，使用均值填充。（2）對于缺失值，使用中位數填充。（3）對于缺失值，使用眾數填充。3.異常值處理：（1）使用箱線圖識別異常值。（2）使用IQR方法識別異常值。（3）刪除異常值。數據集如下：|ID|年齡|收入|借款金額|借款期限|信用評分||----|------|------|----------|----------|----------||1|25|3000|10000|12|700||2|30|4000|15000|24|750||3|28|5000|20000|36|800||4|35|6000|25000|48|850||5|40|7000|30000|60|900||6|45|8000|35000|72|950||7|50|9000|40000|84|1000||8|55|10000|45000|96|1050||9|60|11000|50000|108|1100||10|65|12000|55000|120|1150|二、特征工程要求：請對以下數據集進行特征工程，包括特征提取、特征選擇、特征組合等。1.特征提取：（1）計算借款金額與借款期限的比值。（2）計算借款金額與收入的比值。（3）計算借款期限與年齡的比值。2.特征選擇：（1）使用信息增益進行特征選擇。（2）使用卡方檢驗進行特征選擇。（3）使用互信息進行特征選擇。3.特征組合：（1）將借款金額與借款期限的比值與借款金額與收入的比值進行組合。（2）將借款期限與年齡的比值與借款金額與收入的比值進行組合。（3）將借款金額與借款期限的比值與借款期限與年齡的比值進行組合。數據集如下：|ID|年齡|收入|借款金額|借款期限|信用評分||----|------|------|----------|----------|----------||1|25|3000|10000|12|700||2|30|4000|15000|24|750||3|28|5000|20000|36|800||4|35|6000|25000|48|850||5|40|7000|30000|60|900||6|45|8000|35000|72|950||7|50|9000|40000|84|1000||8|55|10000|45000|96|1050||9|60|11000|50000|108|1100||10|65|12000|55000|120|1150|四、模型訓練與評估要求：基于處理后的數據集，選擇合適的機器學習模型進行訓練，并對模型進行評估。1.選擇模型：（1）選擇決策樹模型進行訓練。（2）選擇支持向量機模型進行訓練。（3）選擇隨機森林模型進行訓練。2.模型參數調整：（1）調整決策樹模型的樹深度。（2）調整支持向量機模型的核函數參數。（3）調整隨機森林模型的樹數量。3.模型評估：（1）使用交叉驗證方法評估模型性能。（2）計算模型的準確率、召回率、F1值等指標。（3）繪制模型的混淆矩陣。五、結果分析與優化要求：根據模型評估結果，分析模型性能，并提出優化策略。1.結果分析：（1）分析決策樹模型的性能。（2）分析支持向量機模型的性能。（3）分析隨機森林模型的性能。2.優化策略：（1）針對決策樹模型，調整樹深度以提升性能。（2）針對支持向量機模型，調整核函數參數以提升性能。（3）針對隨機森林模型，調整樹數量以提升性能。3.結果展示：（1）展示不同模型的準確率、召回率、F1值等指標。（2）展示模型的混淆矩陣。（3）展示模型性能的對比圖表。六、信用評分預測要求：利用訓練好的模型對新的數據進行信用評分預測。1.數據準備：（1）準備新的數據集，包括年齡、收入、借款金額、借款期限等特征。（2）對新的數據集進行預處理，包括數據清洗、缺失值處理、異常值處理等。2.模型應用：（1）使用訓練好的模型對新數據進行信用評分預測。（2）輸出預測結果，包括預測的信用評分和相應的置信區間。3.預測結果分析：（1）分析預測結果的準確性。（2）分析預測結果的可靠性。（3）針對預測結果提出改進措施。本次試卷答案如下：一、數據預處理1.數據清洗：（1）刪除重復的記錄。解析：檢查數據集中的每條記錄，比較ID字段，刪除ID重復的記錄。（2）刪除包含無效字符的記錄。解析：檢查數據集中的每條記錄，使用正則表達式或字符串方法檢查是否包含無效字符，如空格、特殊符號等，刪除包含這些字符的記錄。（3）刪除包含空值的記錄。解析：檢查數據集中的每條記錄，對于年齡、收入、借款金額、借款期限、信用評分等字段，如果有空值，則刪除這些記錄。2.缺失值處理：（1）對于缺失值，使用均值填充。解析：計算年齡、收入、借款金額、借款期限、信用評分等字段的均值，將每個缺失值替換為相應的均值。（2）對于缺失值，使用中位數填充。解析：計算年齡、收入、借款金額、借款期限、信用評分等字段的中位數，將每個缺失值替換為中位數。（3）對于缺失值，使用眾數填充。解析：計算年齡、收入、借款金額、借款期限、信用評分等字段的眾數，將每個缺失值替換為眾數。3.異常值處理：（1）使用箱線圖識別異常值。解析：繪制年齡、收入、借款金額、借款期限、信用評分等字段的箱線圖，找出離群點，這些點即為異常值。（2）使用IQR方法識別異常值。解析：計算年齡、收入、借款金額、借款期限、信用評分等字段的四分位數范圍（IQR），找出小于第一四分位數-1.5*IQR或大于第三四分位數+1.5*IQR的值，這些值即為異常值。（3）刪除異常值。解析：根據上述方法識別出的異常值，刪除這些記錄。二、特征工程1.特征提取：（1）計算借款金額與借款期限的比值。解析：對于每條記錄，計算借款金額除以借款期限的結果。（2）計算借款金額與收入的比值。解析：對于每條記錄，計算借款金額除以收入的結果。（3）計算借款期限與年齡的比值。解析：對于每條記錄，計算借款期限除以年齡的結果。2.特征選擇：（1）使用信息增益進行特征選擇。解析：計算每個特征的信息增益，選擇信息增益最大的特征。（2）使用卡方檢驗進行特征選擇。解析：計算每個特征與信用評分之間的卡方值，選擇卡方值最小的特征。（3）使用互信息進行特征選擇。解析：計算每個特征與信用評分之間的互信息，選擇互信息最大的特征。3.特征組合：（1）將借款金額與借款期限的比值與借款金額與收入的比值進行組合。解析：對于每條記錄，將借款金額與借款期限的比值與借款金額與收入的比值相加，形成新的特征。（2）將借款期限與年齡的比值與借款金額與收入的比值進行組合。解析：對于每條記錄，將借款期限與年齡的比值與借款金額與收入的比值相加，形成新的特征。（3）將借款金額與借款期限的比值與借款期限與年齡的比值進行組合。解析：對于每條記錄，將借款金額與借款期限的比值與借款期限與年齡的比值相加，形成新的特征。三、模型訓練與評估1.選擇模型：（1）選擇決策樹模型進行訓練。解析：使用決策樹算法訓練模型，包括CART、ID3、C4.5等。（2）選擇支持向量機模型進行訓練。解析：使用支持向量機算法訓練模型，包括線性核、多項式核、徑向基函數核等。（3）選擇隨機森林模型進行訓練。解析：使用隨機森林算法訓練模型，通過組合多個決策樹來提高模型的性能。2.模型參數調整：（1）調整決策樹模型的樹深度。解析：通過調整樹深度參數，控制模型的復雜度，以避免過擬合或欠擬合。（2）調整支持向量機模型的核函數參數。解析：根據數據特點，選擇合適的核函數，并調整相應的參數，以優化模型的性能。（3）調整隨機森林模型的樹數量。解析：增加樹的數量可以提高模型的泛化能力，但也會增加計算成本，需要找到一個平衡點。3.模型評估：（1）使用交叉驗證方法評估模型性能。解析：將數據集分為訓練集和驗證集，通過交叉驗證方法（如K折交叉驗證）評估模型的性能。（2）計算模型的準確率、召回率、F1值等指標。解析：計算模型在驗證集上的準確率、召回率、F1值等指標，以評估模型的性能。（3）繪制模型的混淆矩陣。解析：繪制混淆矩陣，以直觀地展示模型在不同類別上的預測結果。四、結果分析與優化1.結果分析：（1）分析決策樹模型的性能。解析：根據模型的準確率、召回率、F1值等指標，分析決策樹模型在預測信用評分方面的性能。（2）分析支持向量機模型的性能。解析：根據模型的準確率、召回率、F1值等指標，分析支持向量機模型在預測信用評分方面的性能。（3）分析隨機森林模型的性能。解析：根據模型的準確率、召回率、F1值等指標，分析隨機森林模型在預測信用評分方面的性能。2.優化策略：（1）針對決策樹模型，調整樹深度以提升性能。解析：通過調整樹深度參數，優化決策樹模型的性能，避免過擬合或欠擬合。（2）針對支持向量機模型，調整核函數參數以提升性能。解析：根據數據特點，選擇合適的核函數，并調整相應的參數