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1. 문제의 표현 방식에 따라 동일한 사건이나 상황임에도 불구하고 개인의 판단이나 선택이 달라질 수 있는 현상을 의미하는 용어는?
프레이밍 효과
2. ROC 커브의 밑면적을 계산한 값으로, 해당 모델이 얼마나 좋은 성능을 보이는지 판단할 수 있도록 해주는 이 값의 이름은?
AUC
@참고
- ROC 커브: 혼동 행렬(Confusion Matrix)에서 FPR과 TPR을 각각 x축, y축으로 두고 작성한 그래프
3. 여러 모델을 학습시켜 결합하는 방식으로, 모델 하나만으로는 원하는 성능을 낼 수 없을 때 효과적인 방법은?
앙상블
4. 데이터 분석 시 변수를 선택할 때, 최초 하나의 변수로부터 변수를 하나씩 추가해가며 성능 지표를 비교해나가는 방법은?
전진 선택법
@참고
- 후진 소거법: 전체 변수로부터 변수를 하나씩 제거해나가며 성능 지표를 비교
5. 빅데이터 조직 구조 유형 중 가장 일반적인 형태로, 별도의 분석 조직이 없고 해당 부서에서 분석을 조직하는 형태를 일컫는 말은?
기능 구조
@참고
- 집중 구조: 분석 업무를 별도의 분석 전담 조직에서 담당
- 분산 구조: 분석 조직 인력들을 현업 부서로 직접 배치해 분석 업무를 수행
6. 인공신경망을 학습시키는 가장 일반적인 방법으로, 오차를 원래 진행 방향과 반대방향으로 보내며 가중치를 업데이트해주는 방법은?
오차 역전파(Error Backpropagation)
7. 직무 역량 중 리더십, 책임감, 창의성 등 수치화하기 힘든 정성적 역량을 뜻하는 말은?
소프트 스킬
@참조
- 하드 스킬: 학위, 외국어 능력 등 수치화할 수 있는 정량적 역량
8. 데이터셋에서 표기가 되지 않은 값을 일컫는 단어는?
결측값
@참고
이상값(Outlier): 정상 범주에서 크게 벗어난 값
9. 데이터 스케일링 방법 중 하나로, 데이터의 평균을 0, 분산이 1이 되도록 스케일링하는 방법은?
표준 스케일러(Standard Scaler)
@참고
- MinMax Scaler: 데이터가 0과 1 사이에 위치하도록 스케일링
- MaxAbs Scaler: 데이터가 -1과 1 사이에 위치하도록 스케일링
- Roburst Scaler: 데이터의 중앙값이 0, IQE가 1이 되도록 스케일링
- 표준화(Standardization): 데이터를 공통 척도로 재배치하는 방법 (분포를 조정하여 재배치)
- 정규화(Normalization): 데이터를 공통 간격으로 재배치하는 방법 (데이터를 특정 범위 내로 재배치)
10. 모델 평가지표 중 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)의 조화 평균으로, 값이 높을수록 성능이 높음을 뜻하는 이 지표의 이름은?
F1 스코어
@참고
- 정확도(Accuracy): 올바르게 예측된 데이터의 수를 전체 데이터의 수로 나눈 값
- 정밀도(Precision): 모델이 True로 예측한 데이터 중 실제로 True인 데이터의 비율 깂
- 재현율(Recall): 실제로 True인 데이터 중 모델이 True라고 예측한 데이터의 비율 값
F1 Score 구하기: [빅데이터 분석기사] 정확도, 정밀도, 재현율, F1 Score 구하기 (tistory.com)
* 연습문제 더보기
빅분기 실기 단답형 연습문제 (1) : https://jooona.tistory.com/222
빅분기 실기 단답형 연습문제 (2) : https://jooona.tistory.com/223
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빅분기 실기 단답형 연습문제 (7): https://jooona.tistory.com/228
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