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
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 여러 의사결정나무 결과를 결합해 성능과 안정성을 높인 앙상블 모델.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "여러 의사결정나무 결과를 결합해 성능과 안정성을 높인 앙상블 모델". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%
객관식
Q.
"랜덤포레스트"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 여러 의사결정나무 결과를 결합해 성능과 안정성을 높인 앙상블 모델.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서 성능이 떨어지는 현상.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서 성능이 떨어지는...". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%
객관식
Q.
"과적합"에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
평균 정답률
50%
객관식
Q.
다음 설명과 가장 관련 깊은 용어를 고르세요: 학습 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서 성능이 떨어지는 현상.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
다음 설명에 해당하는 용어는 무엇인가요? 데이터를 여러 폴드로 나눠 반복 학습·검증해 일반화 성능을 추정하는 방법.
평균 정답률
50%
주관식
Q.
핵심 키워드: "데이터를 여러 폴드로 나눠 반복 학습·검증해 일반화 성능을 추정하...". 이 개념의 용어를 쓰세요.
평균 정답률
50%