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빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 모델링 (3과목) 문제은행
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.
문제 목록 200문제
객관식
정규화 로지스틱 회귀(L1 패널티 적용)의 주요 효과로 옳은 것은?
평균
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객관식
ROC 곡선의 X축과 Y축으로 옳은 것은?
평균
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객관식
의사결정나무에서 '불순도(Impurity)'를 측정하는 지표가 아닌 것은?
평균
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객관식
의사결정나무의 분기(Split) 기준으로 '정보 이득(Information Gain)'을 올바르게 설명한 것은?
평균
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객관식
의사결정나무에서 '전정(Pruning)'을 수행하는 주된 이유는?
평균
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객관식
CART(Classification and Regression Tree) 알고리즘의 특징으로 옳은 것은?
평균
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객관식
의사결정나무에서 연속형 독립변수를 처리하는 방법으로 옳은 것은?
평균
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객관식
C4.5 알고리즘이 ID3 대비 개선한 점으로 옳지 않은 것은?
평균
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객관식
의사결정나무의 특성 중요도(Feature Importance) 계산 방식으로 옳은 것은?
평균
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객관식
의사결정나무의 장점으로 옳지 않은 것은?
평균
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