빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 모델링 (3과목) 문제은행

만든이 시저

2026.03.24

자격증

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세트 소개·학습법어떤 내용인지, 어떻게 공부할지 살펴보세요

빅데이터 분석기사 필기 과목 중 '빅데이터 모델링' 과목을 대비하기 위한 문제은행입니다.

학습 내용 한눈에 보기

분석모형, CRISP-DM, Ridge 회귀, 순환 신경망 등을 다루는 200개 문항의 낱말카드 세트입니다. 카드를 넘기기 전에 답을 떠올려 보고, 헷갈린 문항을 다시 복습해 보세요.

#자격증 #예상문제 #문제은행 #모의고사 #기출문제

객관식 '과적합된 회귀모델'의 특징으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 RMSE(Root Mean Squared Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 비교한 설명으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 로지스틱 회귀분석에서 종속변수의 형태로 옳은 것은?

평균 —

객관식 로지스틱 회귀의 시그모이드(Sigmoid) 함수에 대한 설명으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 로지스틱 회귀에서 '오즈비(Odds Ratio)'의 해석으로 옳은 것은?

평균 —

객관식 로지스틱 회귀의 최우추정(MLE)에서 최대화하는 것은?

평균 —

객관식 이진 로지스틱 회귀 모델의 적합도 평가 지표로 거리가 먼 것은?

평균 —

객관식 다음 상황에서 가장 적합한 분류 임계값 조정 방향은? 암 진단 모델에서 실제 환자를 정상으로 잘못 분류하는 오류(FN)를 최대한 줄여야 한다.

평균 —

객관식 다항 로지스틱 회귀(Multinomial Logistic Regression)에서 클래스가 K개일 때 기준 범주(Reference Category)에 대해 몇 가지 회귀식이 추정되는가?

평균 —

객관식 로지스틱 회귀와 선형판별분석(LDA)의 차이로 옳은 것은?

평균 —

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