1. 척도에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
비율척도 - 모든 사칙연산이 가능하다. 사례로는 혈액형, 학력 등이 해당된다.
-> 명목척도에 대한 설명이다.
2. 인공 신경망의 활성화함수인 시그모이드 함수값의 결과는?
0 ~ 1
3. 인공 신경망의 다중 분류의 활성화함수는 무엇인가?
소프트맥스(softmax) 함수
해설)
시그모이드 함수: 이진분류 모델
소프트맥스 함수: 다중분류 모델
4. R의 데이터 구조 중 숫자형, 문자형, 논리연산자형 백터를 합할 때 데이터 구조의 형태는 무엇인가?
문자형 벡터
해설)
문자형 벡터는 "", '' 형태의 벡터를 말한다.
5. 비모수 검정 중 서로 연관된 짝지어진 두 관측치의 크고 작음을 비교해 분포의 차이로 가설을 검정하는 분석기법은?
sign test(부호검정)
6. 소득분포처럼 정규분포가 아닌 오른쪽 꼬리 분포에서 평균과 중앙값의 관계는?
평균이 중앙값보다 크다.
7. 앙상블 모형에 대한 특징으로 옳지 않은 것은?
각 모형의 상호연결성이 높을수록 정확도가 높다.
해설)
앙상블 모형: 주어진 자료로 여러개의 예측모형들을 만들고 조합하여 최종 에측모형을 만드는 방법
- 전체적인 예측값의 분산을 감소시켜 정확도를 높일 수 있다.
- 모형의 투명성이 떨어져 원인분석에는 적합하지 않다. -> 대신 안정적이고 정확함
- 각 모형의 상호연결성이 높을수록 정확도가 떨어진다.
8. 다차원 척도법(MDS)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
개체들의 사이의 유사성, 비유사성을 측정하여 차원축소를 한다.
해설)
다차원 척도법
- 비유사성(거리) 측정
- 구간척도, 비율척도 자료의 비유사성
- 표준화 후에 거리행렬 계산
- 차원축소에 따라 오차가 발생. (오차 측정 기준: 스트레스 값)
- 비유사성을 유지하면서 낮은 차원으로의 투영을 찾는 것이 목적
- 잠재된 패턴, 구조를 소수차원의 공간에 기하학적으로 표현하는 차원축소 기법
9. 단계별 프로세스에서 모델링 단계에 해당하지 않는 것은 무엇인가?
수행방안 설계
해설)
요건정의 : 분석요건 도출 / 수행방안 설계 / 요건 확정
↓
모델링 : 모델링마트 설계 및 구축 / EDA 및 유의변수 도출 / 모델링 성능평가
↓
검증 및 테스트 : 운영상황에 실제 테스트 / 비즈니스적 영향도 평가
↓
적용 : 운영시스템에 적용 및 자동화 / 주기적 리모델링
10. 데이터 전처리에 대한 설명으로 올바른 것은?
데이터 특성에 대한 파악 및 통찰을 얻기 위한 과정을 EDA라고 한다.
11. 변수 가공에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
구간화 개수가 작으면 정확도는 높아지나 속도는 느려진다.
해설)
구간화 개수가 작으면 정확도는 떨어지고 속도는 향상된다.
변수 구간화(binning): 연속형 변수를 범주형/순위형 변수로 변환하는 방법. 예: 소득 -> 소득분위, 나이 -> 세대
12. 군집분석 기법으로 적절하지 않은 것은?
실루엣 계수
해설)
실루엣 계수는 군집분석 평가지표.
13. 다음 수식이 나타내는 거리로 옳은 것은?
맨하튼 거리
14. 의사결정나무의 특징으로 적절하지 않은 것은?
연관성이 높은 변수가 있어도 영향을 받지 않는다.
해설)
의사결정나무(CART)는 연관성이 높은 변수들 간의 관계를 파악하여 결정을 내리는 모델이다.
15. 데이터 마이닝을 위한 데이터 분할에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
검정용으로 사용한 데이터는 학습에 관여하지 않는다.
해설)
검정용으로 사용한 데이터도 모델의 성능 평가 및 튜닝에 영향을 미칠 수 있다.
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