입력 데이터

BG 1장 빅데이터 탐색 데이터 전처리
문제
다음 중 변수 선택(Feature Selection) 기법에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
보기 문제 이미지
  1. 선택지 1 필터 기법은 상관계수, 카이제곱, 정보이득 등 통계 지표를 이용해 모델 학습 이전에 변수를 선별한다.
  2. 선택지 2 필터 기법은 모델 성능을 직접 반영하므로 특정 알고리즘에 최적화된 변수 집합을 도출하는 데 적합하다.
  3. 선택지 3 임베디드 기법은 학습 과정에 변수 선택이 포함되며, Lasso는 계수를 0으로 만들어 변수 선택 효과를 갖는다.
  4. 선택지 4 래퍼 기법은 특정 알고리즘으로 변수 조합별 성능을 평가하며, 필터보다 계산 비용이 크다.
정답
2
해설

문제 최종 검수

BG 빅데이터 탐색 데이터 전처리 분석 변수 처리
10234번
문제
보기

입력된 내용이 없습니다.

선택지1
선택지2
선택지3
선택지4
정답
키워드
해설
비기봇 해설
1차 검수 상태 :

수정 가능 범위 확인

수정 가능 범위 확인 창 닫기
warning

데이터에듀PT에서 입력한 문제입니다.
비기봇 해설만 수정 가능합니다.