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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
'교차 검증' 결과 모델이 훈련 셋에서는 성능이 좋으나 검증 셋에서는 매우 나쁘다면, 현재 모델의 상태는?
평균
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객관식
'학습 곡선(Learning Curve)'에서 훈련 오차와 검증 오차가 모두 높게 머물러 있는 경우의 해결책은?
평균
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객관식
앙상블 기법 중 '부스팅' 알고리즘인 AdaBoost(Adaptive Boosting)의 원리는?
평균
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객관식
'XGBoost' 엔진이 'Gradient Boosting' 모델을 크게 개선한 기술적 요인은?
평균
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객관식
모델 선정 시 '오컴의 면도날(Occam's Razor)' 원칙이 시사하는 바는?
평균
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객관식
다음 중 '변수 선택' 기법 중 전진 선택법(Forward Selection)의 동작 방식은?
평균
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객관식
'후진 제거법(Backward Elimination)'의 동작 방식은?
평균
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객관식
'단계적 선택법(Stepwise Selection)'의 특징으로 옳은 것은?
평균
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객관식
PCA(주성분 분석) 수행 시 주성분(Principal Component)의 개수를 결정하는 'Scree Plot'의 해석법은?
평균
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객관식
매개변수 최적화 과정에서 'Learning Rate(학습률)'가 너무 작을 때 발생하는 현상은?
평균
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