랜덤 포레스트(Random Forest)에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
① 여러 개의 의사결정나무를 결합한 앙상블 기법이다. ② 부트스트랩 샘플링을 통해 다양한 훈련 데이터를 생성한다. ③ 각 노드에서 모든 변수를 고려하여 최적 분할을 선택한다. ④ 과적합을 줄이고 예측 성능을 향상시키는 효과가 있다.
3번
랜덤 포레스트는 각 노드에서 전체 변수 중 일부만 무작위로 선택하여 최적 분할을 찾습니다. 이것이 '랜덤'의 핵심입니다. ①②④는 모두 랜덤 포레스트의 올바른 특징입니다.
기출 #2721
다중 선형 회귀분석에서 독립변수들 간 완전한 선형 관계가 존재할 때 나타나는 문제로 가장 적절한 것은? ① 이분산성(Heteroscedasticity) ② 다중공선성(Multicollinearity) ③ 자기상관(A...
기출 #2722
요인분석(Factor Analysis)과 주성분분석(PCA)의 차이점으로 가장 적절한 것은? ① 요인분석은 관측변수를 설명하는 잠재요인을 찾고, PCA는 분산을 최대화하는 주성분을 찾는다 ② 요인분석은 지도학습이고,...
기출 #2723
결측값이 포함된 데이터셋에서 리스트와이즈 삭제(Listwise Deletion)와 페어와이즈 삭제(Pairwise Deletion)의 특성을 비교할 때 가장 옳지 않은 것은? ① 리스트와이즈 삭제는 하나라도 결측값이...
기출 #2724
다항 로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 종속변수가 3개 이상의 범주를 가질 때 사용하는 분류 기법이다 ② 종속변수가 연속형일 때만 사...
기출 #2725
통계적 검정력(Statistical Power)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 귀무가설이 거짓일 때 이를 올바르게 기각할 확률이다 ② 귀무가설이 참일 때 이를 올바르게 채택할 확률이다 ③ 제1종 오류를 범할...
기출 #2726
의사결정나무에서 가지치기(Pruning)를 수행하는 주된 목적으로 가장 적절하지 않은 것은? ① 과적합을 방지하여 일반화 성능을 향상시킨다 ② 모델의 복잡도를 줄여 해석을 용이하게 한다 ③ 훈련 데이터에 대한 정확도...
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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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