빅데이터 분석기사 필기 : 빅데이터 결과해석 (4과목) 문제은행

1 ① F1-Score 2 ② AUC-ROC 3 ③ 정확도(Accuracy) 4 ④ Precision-Recall Curve

1 ① 모델의 성능이 최고 수준이다. 2 ② 모델을 사용하는 것이 무작위 선택보다 효과가 없다. 3 ③ 모델의 정확도가 100%이다. 4 ④ 모든 예측이 틀렸다.

1 ① 파라미터는 사람이 직접 설정하고, 하이퍼파라미터는 학습을 통해 결정된다. 2 ② 하이퍼파라미터는 모델 학습 전 사용자가 직접 설정하며, 파라미터는 학습 과정에서 데이터로부터 추정된다. 3 ③ 둘은 용어만 다를 뿐 완전히 같은 개념이다. 4 ④ 하이퍼파라미터는 분석 도구가 무작위로 결정한다.

1 ① 분기별 재무제표 작성 2 ② 이상 거래 탐지(FDS) 및 실시간 부정 결제 차단 3 ③ 연간 매출 통계 분석 4 ④ 인구 센서스 조사

1 ① 전진 선택과 후진 제거를 병행하여, 변수를 추가한 뒤에도 기존 변수의 유의성을 다시 검토하여 불필요해진 변수를 제거한다. 2 ② 전진 선택만 반복한다. 3 ③ 후진 제거만 반복한다. 4 ④ 무작위로만 선택한다.

1 ① 결과가 95% 틀렸다는 뜻이다. 2 ② 해당 변수의 효과가 우연히 발생했을 확률이 매우 낮으며, 통계적으로 유의미한 영향력이 있다고 판단한다. 3 ③ 결과가 무조건 진실이라는 뜻이다. 4 ④ 데이터가 5개라는 뜻이다.

1 ① 임계값을 높이면 재현율이 높아지고 정밀도가 낮아진다. 2 ② 임계값을 낮추면 재현율이 높아지고 정밀도가 낮아질 수 있다. 3 ③ 임계값과 재현율, 정밀도는 서로 무관하다. 4 ④ 임계값을 낮추면 항상 두 지표가 모두 향상된다.

1 ① 개발자들끼리 파티를 하기 위해 2 ② 실제 운영 환경과 유사한 조건에서 모델이 시스템적으로 안정적으로 돌아가는지 최종 검증하기 위해 3 ③ 데이터를 영구 삭제하기 위해 4 ④ 속도를 무조건 빠르게 만들기 위해

1 ① 분석 결과를 비밀리에 보관한다. 2 ② 기존의 수동 업무 절차에 분석 모델의 예측 자동화를 도입하여 효율을 높인다. 3 ③ 분석가만 사용하는 툴을 개발한다. 4 ④ 기존 프로세스를 모두 폐기한다.

1 ① 값이 클수록 성능이 좋은 모델이다. 2 ② 모델이 예측한 확률 값과 실제 클래스 사이의 차이를 평가하며, 잘못된 확신을 가질수록 높은 페널티를 준다. 3 ③ 오직 회귀 모델에서만 사용한다. 4 ④ 이상치가 전혀 반영되지 않는 지표다.