| 순번 | 문제 | 과목-장 | 세부 절 | 생성 주체 | 비기봇 해설 | 핵심쇼츠강의 | 관리 | |
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| 6421(2308) | 한 보험회사에서는 자사 고객의 보험갱신 여부를 고객의 인구통계학적 특성, 보험가입 채널, 상품 종류 등의 정보를 사용하여 예측하려고 한다. 다음 중 가장 적절한 분석 기법은 무엇인가? |
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| 6422(2307) | 다음 중 아래 설명이 나타내는 앙상블 모형은? |
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| 6423(2306) | 다음 중 의사결정나무를 앙상블(ensemble)하는 방법 중 전체 변수 집합에서 부분 변수 집합을 선택하여 각각의 데이터 집합에 대해 모형을 생성한 후 결합하는 방식은? |
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| 6424(2305) | 앙상블(ensemble) 모형은 여러 모형의 결과를 결합함으로써 단일 모형으로 분석했을 때보다 신뢰성 높은 예측값을 얻을 수 있다. 다음 중 앙상블 모형의 특징으로 옳지 않은 것은? |
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| 6425(2304) | 다음 중 이상값 자료에 민감한 k-평균 군집의 단점을 보완하기 위해 평균 대신 사용되는 것으로 적절한 것은? |
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| 6426(2303) | 다음 중 k-평균 군집에 대한 설명으로 부적절한 것은? |
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| 6427(2302) | k-평균 군집은 단순하고 빠르게 수행될 수 있지만 변수의 크기(scale)에 영향을 받음에 따라 군집 분석을 수행하기 전에 정규화(normalization) 과정이 필수적이다. 다음 정규화 방법 중 원(raw)데이터의 분포를 유지하면서 정규화가 가능한 방법은 무엇인가? |
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| 6428(2301) | 아래는 k-평균 군집을 수행하는 절차를 단계별로 기술한 것이다. 다음 중 k-평균 군집 수행 절차로 가장 올바른 것은? |
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| 6429(2300) | 다음 중 계층적 군집분석에서 거리 계산에 사용되는 방법 중 종류가 다른 하나는? |
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| 6430(2299) | 다음 중 SVM(Support Vector Machine)에 대한 다음 설명 중 옳지 않은 것은? |
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| 6431(2298) | 귀납적 추론을 기반으로 하는 의사결정나무모형은 실무적으로 가장 많이 사용되는 모델 중 하나이다. 다음 중 의사결정나무모형에 대한 설명으로 부적절한 것은? |
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| 6432(2297) | 다음 중 의사결정나무모형의 학습 방법에 대한 설명으로 부족한 것은 무엇인가? |
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| 6433(2296) | 다음 중 아래의 (가)-(나)에 설명하는 두 분석 기법의 근거가 되는 통계 이론으로 가장 거리가 먼 것은 무엇인가? |
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| 6434(2295) | 의사결정나무 분석을 위한 알고리즘 중 분류(기준)변수와 분류기준값의 선택방법으로 목표변수가 이산형인 경우에는 지니지수, 연속형인 경우 분산감소량을 사용하는 알고리즘으로 적절한 것은? |
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| 6435(2294) | 아래는 의사결정나무에서 알고리즘과 분류 기준 변수의 선택법을 나타낸 것이다. 다음 중 아래에서 잘못 입력된 내용은? |
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| 6436(2293) | 독립변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는 로지스틱 회귀분석에 대한 설명 중 옳지 않은 것은? |
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| 6437(2292) | 다음 중 아래에서 설명하는 문제를 나타내는 용어로 적절한 것은? |
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| 6438(2291) | 다음 중 많은 양의 데이터를 제공하여 명시적으로 프로그래밍하지 않고 신경망과 딥러닝을 사용하여 시스템이 자율적으로 학습하고 개선할 수 있게 해주는 것은? |
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| 6439(2290) | 다음 중 아래의 설명에서 (가), (나)에 들어갈 말로 적절한 것은? |
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| 6440(2289) | 신용카드 고객의 파산여부(Yes/No)를 예측하기 위해 고객의 신용도, 나이, 직업 등의 변수를 사용하여 모델을 생성하려고 할 때, 사용 가능한 방법론이 아닌 것은? |
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