위퀴즈(WeQuiz)

Q1. 두 변수 간의 비선형 관계가 존재할 때, 이를 해결하기 위해 입력 변수를 제곱하거나 곱한 모델은?

1 ① 선형 회귀 2 ② 다항 회귀 (Polynomial Regression) 3 ③ 리지 회귀 4 ④ 라쏘 회귀

Q2. 과적합 방지를 위해 회귀 계수의 크기(가중치)에 제한을 두는 기법으로, L1 규제를 사용하여 일부 변수를 0으로 만드는 회귀는?

1 ① Ridge 2 ② Lasso (라쏘) 3 ③ Elastic Net 4 ④ Ordinary Least Squares

Q3. 앙상블 기법 중 여러 개의 독립적인 모델을 병렬로 학습시킨 후 결과를 평균 내는 방식은?

1 ① 배깅 (Bagging, Random Forest 등) 2 ② 부스팅 (Boosting, XGBoost 등) 3 ③ 스태킹 (Stacking) 4 ④ 보팅

Q4. 모델 성능 향상을 위해 여러 모델을 결합하는 '부스팅(Boosting)'의 주요 특징은?

1 ① 모델들이 서로 독립적이다. 2 ② 이전 모델의 오차를 보완하며 순차적으로 학습한다. 3 ③ 항상 병렬 처리가 쉽다. 4 ④ 무조건 데이터 크기를 줄인다.

Q5. 연관성 분석(Association Rule)에서 '전체 거래 중 A와 B가 동시에 포함된 거래의 비율'은?

1 ① 지지도 (Support) 2 ② 신뢰도 (Confidence) 3 ③ 향상도 (Lift) 4 ④ 가중도

Q6. 인공 신경망에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 노드 중 일부를 무작위로 생략하는 기법은?

1 ① 활성화 함수 2 ② 배치 정규화 3 ③ 드롭아웃 (Dropout) 4 ④ 역전파

Q7. 비지도 학습 중 데이터 간의 거리를 기반으로 유사한 그룹을 묶는 기법은?

1 ① 서포트 벡터 머신 2 ② K-Means 군집화 3 ③ 나이브 베이즈 4 ④ 선형 회귀

Q8. 회귀 모델의 성능 평가 지표로 '실제값과 예측값 차이의 제곱의 평균'은?

1 ① MAE 2 ② MSE (Mean Squared Error) 3 ③ RMSE 4 ④ MAPE

Q9. 로지스틱 회귀(Logistic Regression)의 출력값 범위로 옳은 것은?

1 ① -inf ~ +inf 2 ② 0 ~ 1 3 ③ -1 ~ 1 4 ④ 0 ~ +inf

Q10. 딥러닝 모델 중 이미지 데이터 처리에 특화되어 필터와 풀링 층을 사용하는 구조는?

1 ① MLP 2 ② CNN (Convolutional Neural Network) 3 ③ LSTM 4 ④ BERT

[빅분기 모의고사] 3과목 - 빅데이터 모델링 · 시험지