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[통계] 지도학습 - 분류
이름
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지도 학습(Supervised Learning)의 가장 핵심적인 특징은 무엇인가요?
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지도 학습(Supervised Learning)의 가장 핵심적인 특징은 무엇인가요?
A
데이터 내의 숨겨진 패턴을 스스로 찾아낸다.
B
입력 데이터(X)와 정답(라벨, y)이 함께 주어진 데이터를 사용하여 학습한다.
C
데이터를 미리 정해진 개수의 군집으로 묶는다.
D
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습한다.
다음 중 지도 학습의 분류(Classification) 문제에 해당하는 예시는 무엇인가요?
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다음 중 지도 학습의 분류(Classification) 문제에 해당하는 예시는 무엇인가요?
A
과거 데이터를 이용해 내일의 주가 지수를 예측하는 것.
B
고객 데이터를 분석하여 비슷한 구매 패턴을 가진 그룹으로 나누는 것.
C
환자의 검사 결과를 바탕으로 악성 종양(M)인지 양성 종양(B)인지 판단하는 것.
D
사용자의 과거 시청 기록을 바탕으로 좋아할 만한 새로운 영화를 추천하는 것.
단일 결정 트리(Decision Tree)의 잠재적인 단점으로 가장 많이 언급되는 것은 무엇인가요?
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단일 결정 트리(Decision Tree)의 잠재적인 단점으로 가장 많이 언급되는 것은 무엇인가요?
A
모델의 예측 결과를 해석하기 어렵다.
B
학습 데이터에 과적합(overfitting)되기 쉬워 일반화 성능이 떨어질 수 있다.
C
연속적인 값을 예측하는 회귀 문제에는 사용할 수 없다.
D
학습 과정에 많은 계산량이 필요하여 매우 느리다.
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