랜덤 포레스트(Random Forest)의 특징에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 단일 의사결정나무보다 해석력이 뛰어나다 ② 여러 개의 의사결정나무를 결합한 앙상블 기법이다 ③ 선형 관계만을 모델링할 수 있다 ④ 과적합이 발생하지 않는 완벽한 알고리즘이다
2번
랜덤 포레스트는 부트스트랩 샘플링과 무작위 특성 선택을 통해 여러 의사결정나무를 학습시키고 결과를 종합하는 배깅 기반 앙상블 기법입니다. ① 앙상블로 인해 해석력이 떨어집니다. ③ 비선형 관계도 모델링 가능합니다. ④ 과적합 위험이 줄어들지만 완전히 방지되지는 않습니다.
기출 #2977
데이터 정규화(Normalization) 방법 중 Min-Max 정규화에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 평균을 0, 표준편차를 1로 변환한다. ② 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환한다. ③ 중앙값을 기준으...
기출 #2978
통계적 가설검정에서 p-value에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 귀무가설이 참일 확률이다. ② 대립가설이 참일 확률이다. ③ 귀무가설이 참이라고 가정했을 때, 관찰된 통계량 이상의 극단적인 결과가 나올 확률...
기출 #2979
다차원척도법(MDS)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 객체 간 거리 정보를 보존하면서 저차원 공간에 배치하는 기법이다. ② 변수 간 공분산을 최대화하여 새로운 축을 생성하는 기법이다. ③ 범주형 변수를 연속형...
기출 #2980
R에서 다음 코드의 실행 결과로 올바른 것은? [코드] ① 2 ② 3 ③ 4 ④ 오류 발생
기출 #2981
표본 분포에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? ① 모집단에서 추출한 하나의 표본에 나타나는 값들의 분포이다. ② 동일한 크기의 모든 가능한 표본에서 계산한 통계량의 분포이다. ③ 모집단 모수의 참값을 나타내는 분포이...
기출 #2982
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 ...
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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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