ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리
공개ADsP(데이터분석 준전문가) 대비를 위한 통계, 데이터 전처리, 머신러닝 핵심 개념을 100문항으로 구성했습니다. 개념 간 차이를 명확히 구분하는 데 집중한 문제집입니다.
📋 문제 목록 100문제
객관식
Q.
"ROC"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 임계값 변화에 따른 TPR/FPR 관계를 시각화한 곡선.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? ROC 곡선 아래 면적으로 분류 성능을 요약한 값.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "ROC 곡선 아래 면적으로 분류 성능을 요약한 값". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%
객관식
Q.
"AUC"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: ROC 곡선 아래 면적으로 분류 성능을 요약한 값.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용된다.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용...". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%
객관식
Q.
"p-value"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용된다.
평균 정답률
50%