빅데이터분석기사 필기 제3회 기출 · 앙상블 분석

다음 중 훈련데이터에서 다수의 부트스트랩 자료를 생성하고 각 자료를 모델링한 후 결합하여 최종 예측 모형을 만드는 앙상블 기법은?

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정답: 1번

배깅(Bagging)은 훈련 데이터에서 부트스트랩으로 여러 표본을 복원추출해 각각 모델을 학습시킨 뒤 투표나 평균으로 결합하는 기법이므로 1번이 맞다.
2번 부스팅은 부트스트랩이 아니라 오분류 데이터에 가중치를 주며 순차 학습하고, 3번 보팅은 서로 다른 알고리즘의 예측을 결합하는 방식이며, 4번 의사결정나무는 앙상블이 아닌 단일 모델이다.
이 단원 연속 풀기 · 앙상블 분석개념서 「앙상블 분석」 읽기

이 단원 공개 기출 13문항 · 연속 풀기에는 일백제 자체 문항도 함께 나옵니다.

  1. 다음 중 분석 모형 강화 및 융합 기법에 대한 설명으로 틀린 것은?제4회 기출
  2. 다음 중 배깅기법에 대한 설명으로 맞는 것은?제4회 기출
  3. 다음 보기 중 앙상블 모형에 대한 설명으로 맞는 것은? 가. 랜덤포레스트가 대표적인 앙상블 모형이다. 나. 배깅은 부트스트랩 샘플을 사용한다. 다. 부스팅은 정답…제5회 기출
  4. 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?제8회 기출
  5. 앙상블 모델에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?제8회 기출
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