ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리

1 비지도학습 2 정규화 3 회귀 4 F1-score

1 정답 레이블이 있는 데이터로 입력-출력 관계를 학습하는 방식. 2 입력을 미리 정의된 범주로 예측하는 문제 유형. 3 분류 결과를 실제값과 예측값 조합으로 요약한 평가 표. 4 양성으로 예측한 것 중 실제 양성 비율.

1 분류 결과를 실제값과 예측값 조합으로 요약한 평가 표. 2 변수 수를 줄여 계산 효율성과 일반화 성능을 높이는 기법. 3 분산이 큰 방향으로 축을 변환해 차원을 줄이는 선형 차원축소 기법. 4 누락된 데이터를 삭제·대체·추정해 분석 가능 상태로 만드는 작업.

1 누락된 데이터를 삭제·대체·추정해 분석 가능 상태로 만드는 작업. 2 모델 학습 전 데이터 품질을 높이기 위해 정제·변환하는 단계. 3 귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용된다. 4 임계값 변화에 따른 TPR/FPR 관계를 시각화한 곡선.

1 정규화 2 회귀 3 랜덤포레스트 4 분류

1 교차검증 2 CRISP-DM 3 군집 4 데이터 전처리