ADsP 데이터분석 이론 100제 | 통계·머신러닝 핵심 정리

1 양성으로 예측한 것 중 실제 양성 비율. 2 평균 0, 표준편차 1 기준으로 스케일을 변환하는 방법. 3 임계값 변화에 따른 TPR/FPR 관계를 시각화한 곡선. 4 레이블 없이 데이터 구조나 패턴을 찾는 학습 방식.

1 데이터를 여러 폴드로 나눠 반복 학습·검증해 일반화 성능을 추정하는 방법. 2 정답 레이블이 있는 데이터로 입력-출력 관계를 학습하는 방식. 3 레이블 없이 데이터 구조나 패턴을 찾는 학습 방식. 4 데이터 선택·전처리·변환·마이닝·평가로 이어지는 지식 발견 프로세스.

1 의사결정나무 2 이상치 3 p-value 4 재현율

1 양성으로 예측한 것 중 실제 양성 비율. 2 귀무가설이 참일 때 관측 결과 이상이 나올 확률로 가설검정에 사용된다. 3 비즈니스 이해부터 배포까지 데이터마이닝 프로젝트를 단계별로 수행하는 표준 방법론. 4 분류 결과를 실제값과 예측값 조합으로 요약한 평가 표.

1 회귀 2 지도학습 3 이상치 4 의사결정나무