빅데이터분석기사 필기 제2회 기출 · 앙상블 분석

다음 중 앙상블 기법에 대한 설명으로 틀린 것은?
가. 앙상블의 예시로 k=1, 5, 7인 knn(k 근접이웃) 모델을 결합시키는 것을 들 수 있다.
나. 서로 다른 알고리즘으로 생성한 분류기는 앙상블할 수 없다.
다. 페이스팅은 배깅과 달리 데이터 샘플링 시 중복을 허용한다.

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정답: 3번

나는 서로 다른 알고리즘으로 만든 분류기를 결합하는 것이 오히려 대표적인 앙상블(보팅·스태킹)이므로 틀렸고, 다는 중복을 허용하는 쪽이 배깅이고 페이스팅은 중복 없이 뽑는 방식이라 설명이 뒤바뀌어 틀렸다.
가는 k값만 다른 동일 알고리즘 모델을 결합하는 것도 앙상블에 해당하므로 옳다. 따라서 틀린 것은 나·다이고 3번이 정답이며, 가를 포함한 2번·4번과 다를 뺀 1번은 답이 될 수 없다.
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이 단원 공개 기출 13문항 · 연속 풀기에는 일백제 자체 문항도 함께 나옵니다.

  1. 다음 중 부스팅 알고리즘으로 틀린 것은?제2회 기출
  2. 다음 중 훈련데이터에서 다수의 부트스트랩 자료를 생성하고 각 자료를 모델링한 후 결합하여 최종 예측 모형을 만드는 앙상블 기법은?제3회 기출
  3. 다음 중 분석 모형 강화 및 융합 기법에 대한 설명으로 틀린 것은?제4회 기출
  4. 다음 중 배깅기법에 대한 설명으로 맞는 것은?제4회 기출
  5. 다음 보기 중 앙상블 모형에 대한 설명으로 맞는 것은? 가. 랜덤포레스트가 대표적인 앙상블 모형이다. 나. 배깅은 부트스트랩 샘플을 사용한다. 다. 부스팅은 정답…제5회 기출
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