다음 중 회귀 문제에 해당하는 것은?

• 이메일이 스팸인지 아닌지 분류
• 학생의 수학 점수 예측
• 동물 사진을 보고 강아지/고양이 분류
• 음성 파일에서 감정 상태 분류

분류(classification) 문제에 해당하지 않는 것은?

• 암 진단 결과를 양성/음성으로 예측
• 영화 평을 긍정/부정으로 판단
• 제품 가격을 예측
• 뉴스 기사를 정치/경제/연예로 예측

다음 중 회귀(regression) 문제를 해결할 때 주로 사용하는 지표는?

• 정확도(Accuracy)
• 정밀도(Precision)
• 평균절대오차(MAE)
• 재현율(Recall)

분류 문제의 성능을 평가하기 위해 사용할 수 없는 것은?

• 평균 절대 오차
• 정확도
• 정밀도
• 혼동 행렬

회귀 문제는 결과가 연속적인 숫자일 때 사용한다.

분류 문제는 항상 두 가지 범주로만 나눌 수 있다.

예측하고자 하는 목표값을 의미하는 용어는?

• 레이블

• Label

• label

다음 중 10년간의 집값에 대한 예측 모델을 만들고자 할 때, ‘레이블(label)’에 해당하는 것은?

• 주택의 크기
• 주택의 층
• 주택의 가격
• 주택의 가구인원

학생의 국어, 수학, 과학 점수를 보고 총점을 예측할 때, 중요도가 높은 피처(feature)는 무엇인가?

• 총점
• 학생의 이름
• 국어, 수학, 과학 점수
• 등수

분류 문제에서 모델의 예측이 실제 정답과 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표는?

• MAE
• 정확도(Accuracy)
• 평균제곱오차(MSE)
• 회귀 계수

회귀 문제에서 예측값과 실제값의 차이를 절댓값으로 평균 낸 것을 무엇이라 하는가?

• MAE
• Accuracy
• Precision
• MSE

MSE와 비교했을 때 MAE의 장점은 무엇인가?

• 계산이 복잡하다
• 이상치의 영향을 덜 받는다
• 이상치에 민감하다
• 해석이 어렵다

다음은 실제값과 예측값이다. MAE를 구하시오. • 실제값: [100, 200, 150] • 예측값: [110, 190, 140]

• 10

다음은 실제값과 예측값이다. Accuracy를 구하시오. 실제값: [1, 0, 1, 1, 0] 예측값: [1, 0, 0, 1, 1]

• 3/5

• 0.6

한 모델이 10개의 테스트 데이터 중 8개를 정확히 예측했다. Accuracy는?

• 0.8

• 8/10

특성 중요도(feature importance)의 의미로 가장 적절한 것은?

• 데이터를 분류하는 기준
• 알고리즘의 성능을 비교하는 기준
• 레이블을 분류하는 방법
• 입력값이 얼마나 정답에 영향을 미치는지 나타내는 수치

특성 중요도를 활용하여 할 수 있는 작업으로 적절하지 않은 것은?

• 중요한 특성에 더 집중하여 분석
• 덜 중요한 특성을 제거하여 모델 성능 향상
• 데이터를 무작위로 바꾸는 것
• 모델 예측 결과를 설명하기 쉽게 만들기

모델이 예측에 가장 많이 사용하는 특성을 나타내는 지표는 무엇인가?

• 특성 중요도

• 특성중요도

• Feature Importance

• feature importance

특성 중요도를 시각화할 때 자주 사용하는 도구 또는 그래프 종류는?

• 막대그래프

• 막대 그래프

특성 중요도는 모델을 학습시키기 전에 미리 정해져 있다.