배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 앙상블 기법의 차이점으로 가장 적절한 것은?
① 배깅은 순차적 학습, 부스팅은 병렬적 학습을 수행한다 ② 배깅은 병렬적 학습, 부스팅은 순차적 학습을 수행한다 ③ 배깅과 부스팅 모두 동일한 학습 방식을 사용한다 ④ 배깅은 분류용, 부스팅은 회귀용으로만 사용된다
2번
배깅(Bootstrap Aggregating)은 독립적으로 여러 모델을 병렬 학습한 후 결과를 결합하는 방식이고, 부스팅은 이전 모델의 오류를 다음 모델이 보완하도록 순차적으로 학습하는 방식입니다. 랜덤포레스트는 배깅의 대표적 예시이며, AdaBoost는 부스팅의 예시입니다.
기출 #12329 · 다중회귀 해석
다음은 프로야구 선수의 연봉(단위: 백만 원)을 종속변수로 한 다중회귀분석 결과이다. 해석으로 옳지 않은 것은? [코드] ① 타율과 홈런은 유의수준 0.05에서 연봉에 유의한 영향을 준다. ② 다른 변수가 일정할 때...
기출 #12330 · 로지스틱 회귀
로지스틱 회귀분석에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? ① 로지스틱 회귀모형의 연결함수로는 시그모이드 함수를 사용한다. ② 합격/불합격과 같은 이진 분류 문제를 해결하는 데 적합한 회귀분석이다. ③ 오즈(Odds)는...
기출 #12331 · 상관분석
두 숫자형 변수 간의 선형 관계에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은? ① 상관계수는 -1 이상, 1 이하의 값을 가지며, 1이나 -1에 가까울수록 두 변수 간의 선형 관계가 강함을 의미한다. ② 0에 가까운 상관계수...
기출 #12332 · 시계열 분해
다음 중 분해시계열의 주요 요인(Decomposition Factors)으로 적절하지 않은 것은? ① 추세요인 ② 규칙요인 ③ 계절요인 ④ 순환요인
기출 #12333 · 분산분석
다음은 사료(Diet) 종류에 따른 병아리 체중(weight) 차이를 검정한 일원배치 분산분석(ANOVA) 결과이다. 해석으로 옳지 않은 것은? [코드] ① 귀무가설은 ‘네 가지 사료 집단의 평균 체중이 모두 같다’...
기출 #12334 · 시계열 정상화
다음 중 비정상 시계열 데이터를 정상 시계열로 변환하기 위해 사용되는 방법으로 적절한 것은? ① 지수평활법 ② 선형 회귀 분석 ③ 차분 ④ 결측치 처리
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내일 ADsP 시험을 앞둔 분들을 위한 마지막 정리본. 1·2페이지 미리보기와 플랜 회원 PDF 다운로드 안내.
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ADsP 시험까지 7일 남은 비전공자를 위한 일차별 시간표. 3일은 빡빡한 사람, R과 통계가 처음인 사람을 위한 안정 루트입니다.
12 min read
빅데이터분석기사와 ADsP를 비전공자 관점에서 응시조건·난이도·합격률·취업 활용도까지 비교해 어느 쪽을 먼저 준비하는 게 효율적인지 정리했습니다.
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