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빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 결과해석 (4과목) 문제은행
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
빅데이터 분석기사 필기 과목 중 '빅데이터 결과해석' 과목을 대비하기 위한 문제은행입니다.
학습 내용 한눈에 보기
정밀도, 교차 검증, 결정계수, ROC 곡선 등을 다루는 200개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 200문제
객관식
재현율(Recall)이 특히 중요한 비즈니스 사례는?
평균
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객관식
다중 분류(Multi-class) 평가 시, 각 클래스별 지표를 단순히 산술 평균낸 것은?
평균
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객관식
다중 분류 평가 시, 샘플 수의 비중을 고려하여 가중 평균을 낸 지표는?
평균
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객관식
'Profit Chart(이익 도표)'와 'Gain Chart'의 주된 차이점은?
평균
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객관식
회귀 모델에서 '잔차의 독립성' 가정이 위배되었을 때 발생하는 문제는?
평균
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객관식
'MSE(Mean Squared Error)' 지표의 단위에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
'Log loss'값이 0에 가깝다는 것은 무엇을 의미하는가?
평균
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객관식
분석 모형 평가 중 '민감도(Sensitivity)'와 같은 의미를 갖는 용어는?
평균
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객관식
'Precision-Recall Curve'가 ROC 곡선보다 선호되는 상황은?
평균
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객관식
분석 모형의 성능을 요약하는 단일 수치 지표의 필요성을 가장 잘 설명한 것은?
평균
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