| 순번 | 문제 | 과목-장 | 세부 절 | 생성 주체 | 비기봇 해설 | 핵심쇼츠강의 | 관리 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 7621(3182) | 어떤 도시 거주민들의 연수입 조사 결과 아래와 같은 그래프를 얻었다. 이 도시 거주민 데이터에 몇 명의 연수입 데이터가 누락되었다고 할 때, 그 값을 대체할 수 있는 수치로 가장 적절한 것은? |
2-1 | 데이터 전처리 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7622(3181) | 데이터의 중복성을 제거하기 위하여 4개의 확률변수(A, B, C, D) 간의 연관성을 분석하여 아래와 같은 피어슨 상관계수 행렬표를 도출하였다. 다음 중 뒤이어 진행할 중복성 제거 단계로 가장 적절한 것은? |
2-2 | 데이터 탐색 기초 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7623(3180) | 어떤 시험응시자의 평균 연령을 조사한 결과, 모표준편차가 11세였고 모집단에서 임의로 추출한 121명의 응시자 평균 연령은 35세였다. 다음 중 아래의 표준정규분포표를 활용할 때 이 시험 응시자의 평균 연령(μ)에 대한 95% 신뢰구간 추정으로 가장 적절한 것은? |
2-3 | 추론통계 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7624(3179) | k-fold에서 k =10일 때 옳지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7625(3178) | 분석 모형 해석에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7626(3177) | 전기 사용량 예측 모델에 대한 성능을 평가하기 위해 사용할 지표로 적절하지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7627(3176) | 선형 회귀모형의 성능 평가 과정에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7628(3175) | 과대적합 또는 과소적합에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 개선 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7629(3174) | 비교 시각화에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
4-2 | 분석결과 시각화 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7630(3173) | 아래에서 앙상블을 적절히 사용한 경우를 모두 고르시오. |
3-3 | 분류 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7631(3172) | ROC 곡선에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7632(3171) | k-평균 군집분석에서 최적의 k값을 판단하는 방법으로 적절한 것은? |
3-3 | 군집 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7633(3170) | 초매개변수 최적화에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 개선 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7634(3169) | 적합도 검정에 대한 설명으로 옳지 않은 것은? |
4-1 | 분석모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7635(3168) | 의사결정나무의 가지치기(pruning) 종료 조건으로 적절하지 않은 것은? |
3-3 | 분류 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7636(3167) | 분석 모형에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
3-1 | 분석 모형 구축 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7637(3166) | 선형회귀모형의 잔차에 대한 가정과 설명으로 적절하지 않은 것을 고르시오. |
3-2 | 회귀 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7638(3165) | 군집 개수를 미리 설정할 필요가 없는 군집분석은? |
3-3 | 군집 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7639(3164) | A 도시의 여성은 40%이다. A 도시의 남성은 15%, 여성의 2.5%는 키가 180cm 이상일 때, A 도시에서 임의로 한 사람을 선택했을 때, 키가 180cm 이상이라면 그 사람이 여성일 확률은? |
3-3 | 분류 분석 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 | |
| 7640(3163) | 인공신경망에서 아래와 같이 은닉층과 가중치를 가질 때, 출력값은 얼마인가? |
3-4 | 인공신경망 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 |
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