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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
'랜덤 포레스트(Random Forest)' 모델에서 '무작위성'을 부여하는 두 가지 주요 방법은?
평균
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객관식
그래디언트 부스팅 모델(GBM)의 파라미터 중 '학습률(Learning Rate)'의 역할은?
평균
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객관식
'최종 모형 선정' 단계에서 사용되는 '이익 도표(Gain/Lift Chart)'의 해석 방법으로 옳은 것은?
평균
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객관식
분석 모형의 성능을 개선하기 위해 '파생 변수(Derived Variable)'를 생성하는 과정에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
최종 모델 확정 전 수행하는 '과소적합(Underfitting)' 개선 방향은?
평균
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객관식
다음 중 분석 모형의 '일반화(Generalization) 성능'을 높이기 위한 방법으로 가장 적절한 것은?
평균
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객관식
'앙상블(Ensemble)' 모델이 단일 모델보다 해석력이 떨어지는 주된 이유는?
평균
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객관식
'그래디언트 부스팅(GBM)' 계열 알고리즘에서 과적합을 방지하기 위해 조정해야 할 하이퍼파라미터는?
평균
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객관식
다음 중 '차원의 저주(Curse of Dimensionality)'에 대한 설명으로 옳은 것은?
평균
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객관식
Lasso 회귀(L1)와 Ridge 회귀(L2)를 결합하여 두 정칙화의 장점을 모두 취한 기법은?
평균
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