| 순번 | 문제 | 과목-장 | 세부 절 | 생성 주체 | 비기봇 해설 | 핵심쇼츠강의 | 관리 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 8161(257) | 다음 중 오분류표의 평가지표 중 True로 예측한 관측치 중 실제 True인 지표를 무엇이라고 하는가? |
3-5 | 모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8162(256) | 앙상블모형(Ensemble)이란 주어진 자료로부터 여러 개의 예측모형을 만든 후 이러한 예측모형들을 결합하여 하나의 최종 예측모형을 만드는 방법을 말한다. 다음 중 앙상블모형에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? |
3-5 | 앙상블 기법 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8163(255) | 다음 중 앙상블 기법이라고 할 수 없는 것은? |
3-5 | 앙상블 기법 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8164(254) | 다음 중 배깅(Bagging)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? |
3-5 | 앙상블 기법 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8165(253) | 이익도표(Lift)를 작성함에 있어 평가도구 중 %Captured Response를 표현한 계산식으로 올바른 것은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8166(252) | 아래 집단에 대해 지니지수(Gini Index)는 얼마인가? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8167(251) | 다음 중 의사결정나무 모형의 학습 방법에 대한 설명으로 부족한 것은 무엇인가? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8168(250) | 아래는 kyphosis라는 자료를 이용하여 의사결정나무 분석을 수행한 결과이다. 결과에 대한 해석으로 부적절한 것은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8169(249) | 데이터 마이닝의 목적 중 사람, 상품에 관한 이해를 증가시키기 위한 것으로 데이터의 특징 및 의미를 표현 및 설명하는 기능을 무엇이라고 하는가? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8170(248) | 다음 중 데이터를 무작위로 두 집단으로 분리하여 실험데이터와 평가데이터로 설정하고 검정을 실시하는 모형 평가방법으로 적절한 것은? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8171(247) | 다음 중 의사결정 나무 모형에서 과대적합되어 현실 문제에 적용할 수 있는 적절한 규칙이 나오지 않는 현상을 방지하기 위해 사용되는 방법으로 가장 적절한 것은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8172(246) | 귀납적 추론을 기반으로 하는 의사결정나무모형은 실무적으로 가장 많이 사용되는 모델 중 하나이다. 다음 중 의사 결정나무모형에 대한 설명으로 부적절한 것은? |
3-5 | 의사결정나무 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8173(245) | 다음 중 기업이 보유하고 있는 거래 데이터, 고객 데이터 등과 기타 외부 데이터를 포함하는 모든 데이터를 기반으로 새로운 규칙 등을 발견하고 이를 실제 비즈니스 의사결정 등에 유용한 정보로 활용하고자 하는 일련의 작업을 무엇이라고 하는가? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8174(244) | Hitters 데이터셋은 메이저리그에서 활약하는 322명의 선수에 대한 타자 기록으로 연봉을 비롯한 20개의 변수를 포함하고 있다. 아래는 모형적합에 앞서 데이터를 Train set과 Test set으로 분할하는 과정이다. 다음 중 아래에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8175(243) | 모형의 평가를 위해 관측치를 한번 이상 훈련용 자료로 사용하는 복원 추출법(Sampling with Replacement)에 기반하는 붓스트랩(Bootstrap) 기법에서 일반적으로 훈련용 자료의 선정을 d번 반복할 때 하나의 관측치가 선정되지 않을 확률은 \((1-1/d)^d\)이다. d가 충분히 크다고 가정 할 때 훈련용 집합으로 선정되지 않아 검증용 자료로 사용되는 관측치의 비율은? |
3-5 | 앙상블 기법 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8176(242) | 과대적합(Overfitting)은 통계나 기계학습의 모델에서 변수가 너무 많아 모델이 복잡하고 과대하게 학습될 때 주로 발생한다. 다음 중 과대 적합에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은? |
3-5 | 모형 평가 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8177(241) | 다음 중 분석기법의 활용 분야가 나머지와 다른 하나를 고르시오. |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8178(240) | 데이터 마이닝 단계 중 모델링 목적에 따라 목적변수를 정리하고 필요한 데이터를 데이터 마이닝 소프트웨어에 적용할 수 있도록 준비하는 단계는? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8179(239) | 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? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 | |
| 8180(238) | 다음 데이터 마이닝의 대표적인 기능 중 이질적인 모집단을 세분화하는 기능으로 적절한 것은? |
3-5 | 데이터 마이닝 개요 | 자체 | 통과 | 매칭 대기 | 보기 쇼츠 |
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