위퀴즈(WeQuiz)

객관식

1. 의사결정나무(Decision Tree)에서 노드를 분할할 때 불순도(Impurity)를 측정하는 지표가 아닌 것은?

① 지니 지수 (Gini Index)

② 엔트로피 (Entropy)

③ 정보 이득 (Information Gain)

④ 결정계수 (R-square)

객관식

2. 과적합 방지를 위해 회귀 계수의 크기(가중치)에 제한을 두는 기법으로, L1 규제를 사용하여 일부 변수를 0으로 만드는 회귀는?

① Ridge

② Lasso (라쏘)

③ Elastic Net

④ Ordinary Least Squares

객관식

3. 인공 신경망에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 노드 중 일부를 무작위로 생략하는 기법은?

① 활성화 함수

② 배치 정규화

③ 드롭아웃 (Dropout)

④ 역전파

객관식

4. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)의 출력값 범위로 옳은 것은?

① -inf ~ +inf

② 0 ~ 1

③ -1 ~ 1

④ 0 ~ +inf

객관식

5. 딥러닝 모델 중 이미지 데이터 처리에 특화되어 필터와 풀링 층을 사용하는 구조는?

① MLP

② CNN (Convolutional Neural Network)

③ LSTM

④ BERT

객관식

6. 텍스트 마이닝 기법 중 단어들의 빈도를 벡터화하여 문서 간 유사도를 측정하는 방식은?

① TF-IDF

② CNN

③ RNN

④ GAN

객관식

7. 비지도 학습 중 데이터 간의 거리를 기반으로 유사한 그룹을 묶는 기법은?

① 서포트 벡터 머신

② K-Means 군집화

③ 나이브 베이즈

④ 선형 회귀

객관식

8. 모델 성능 향상을 위해 여러 모델을 결합하는 '부스팅(Boosting)'의 주요 특징은?

① 모델들이 서로 독립적이다.

② 이전 모델의 오차를 보완하며 순차적으로 학습한다.

③ 항상 병렬 처리가 쉽다.

④ 무조건 데이터 크기를 줄인다.

객관식

9. 두 변수 간의 비선형 관계가 존재할 때, 이를 해결하기 위해 입력 변수를 제곱하거나 곱한 모델은?

① 선형 회귀

② 다항 회귀 (Polynomial Regression)

③ 리지 회귀

④ 라쏘 회귀

객관식

10. 지도 학습(Supervised Learning) 중 종속 변수가 연속형일 때 사용하는 모델은?

① 분류 (Classification)

② 회귀 (Regression)

③ 군집 (Clustering)

④ 차원 축소

[빅분기 모의고사] 3과목 - 빅데이터 모델링 · 시험지