빅데이터분석기사 필기 제5회 기출 · 분석 절차 수립
다음 중 모형 선정에 대한 설명으로 틀린 것은?
이 문제 풀어보기
정답 및 해설 보기
정답: 4번
모형이 복잡해질수록 학습 데이터에는 잘 맞지만 분산이 커져 일반화 성능이 오히려 떨어질 수 있으므로 복잡한 모형이 무조건 좋다는 4번이 틀렸다.
1번 나이브베이즈는 범주형 자료 분류에 주로 쓰이고, 2번 해석(설명력)이 좋은 단순 모형은 예측력이 상대적으로 떨어지는 트레이드오프가 있으며, 3번 SOM은 비지도 학습 기반의 군집·시각화 신경망이라 모두 옳다.
1번 나이브베이즈는 범주형 자료 분류에 주로 쓰이고, 2번 해석(설명력)이 좋은 단순 모형은 예측력이 상대적으로 떨어지는 트레이드오프가 있으며, 3번 SOM은 비지도 학습 기반의 군집·시각화 신경망이라 모두 옳다.