빅데이터분석기사 필기 제8회 기출 · 분석 변수 처리

불균형 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

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정답: 4번

소수 클래스에는 데이터를 늘리는 오버샘플링(SMOTE 등)을 적용하고, 언더샘플링은 다수 클래스를 줄이는 기법이므로 4번이 옳지 않다.
1번의 불균형 시 최적화된 모델 학습이 어려워지는 점, 2번의 정확도 대신 정밀도·재현율을 평가지표로 삼아야 하는 점, 3번의 클래스 개수보다 클래스 간 샘플 수 차이에 영향을 받는다는 점은 옳다.
이 단원 연속 풀기 · 분석 변수 처리개념서 「분석 변수 처리」 읽기

이 단원 공개 기출 35문항 · 연속 풀기에는 일백제 자체 문항도 함께 나옵니다.

  1. 바이너리(binary)변수에 대한 설명으로 맞지 않는 것은?제8회 기출
  2. 모든 변수가 포함된 모형에서 시작하여 영향력이 가장 작은 변수를 하나씩 삭제하는 변수선택 기법은?제2회 기출
  3. 다음 중 파생변수 생성방법으로 틀린것은?제2회 기출
  4. 다음 중 주성분 분석에 대한 설명으로 틀린 것은?제2회 기출
  5. 가장 적은 영향을 주는 변수부터 하나씩 제거하면서 더이상 유의하지 않은 변수가 없을때까지 설명 변수들을 제거하고 이때의 모형을 선택하는 방법은?제2회 기출
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