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ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리
세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요
ADsP(데이터분석 준전문가) 대비를 위한 통계, 데이터 전처리, 머신러닝 핵심 개념을 100문항으로 구성했습니다. 개념 간 차이를 명확히 구분하는 데 집중한 문제집입니다.
학습 내용 한눈에 보기
표준화, 정규화, 차원축소, 재현율 등을 다루는 100개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.
문제 목록 100문제
객관식
"ROC"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균
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객관식
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 임계값 변화에 따른 TPR/FPR 관계를 시각화한 곡선.
평균
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주관식
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? ROC 곡선 아래 면적으로 분류 성능을 요약한 값.
평균
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주관식
핵심 키워드: "ROC 곡선 아래 면적으로 분류 성능을 요약한 값". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균
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객관식
"AUC"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균
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객관식
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: ROC 곡선 아래 면적으로 분류 성능을 요약한 값.
평균
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주관식
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용된다.
평균
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주관식
핵심 키워드: "귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용...". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균
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객관식
"p-value"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균
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객관식
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용된다.
평균
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