위퀴즈(WeQuiz)

Q1. 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.

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. 주성분 분석(PCA)에서 보존하고자 하는 주성분의 수(k)를 결정할 때 참고하는 그래프는?

1 ① 히스토그램 2 ② 스크리 도표 (Scree Plot) 3 ③ 덴드로그램 4 ④ 산점도 행렬

Q4. 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

Q5. 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

Q6. 텍스트 마이닝 기법 중 단어들의 빈도를 벡터화하여 문서 간 유사도를 측정하는 방식은?

1 ① TF-IDF 2 ② CNN 3 ③ RNN 4 ④ GAN

Q7. 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

Q8. 시계열 분석 모델 중 과거의 오차(Error)들을 이용하여 현재 값을 예측하는 모델은?

1 ① AR (자기회귀) 2 ② MA (이동평균) 3 ③ ARMA 4 ④ ARIMA

Q9. 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

Q10. 모델의 평가지표 중 실제 정답이 False인 것 중 모델이 False라고 맞게 분류한 비율은?

1 ① 민감도 2 ② 특이도 (Specificity) 3 ③ 정밀도 4 ④ 정확도

[빅분기 모의고사] 3과목 - 빅데이터 모델링 · 시험지