모델링 성능을 평가함에 있어, 데이터마이닝에서 활용하는 평가 기준이 아닌것은?
1. 정확도
2. 리프트
3. 디렉트 레이트
4. Throughput
-데이터마이닝에서는 정확도, 정밀도, 디렉트 레이트, 리프트 등의 값으로 판단하고,
시뮬레이션에서는 Throughput, average waiting time, average queue length, time in system 등의 지표가 활용된다.
탐색적 데이터 분석의 목적은 데이터를 이해하는 것이다. 부적절한 것은
1. 데이터에 대한 전반적인 이해를 통해 분석 가능한 데이터인지 확인하는 단계이다.
2. 탐색적 데이터 분석 과정은 데이터에 포함된 변수의 유형이 어떻게 되는지를 찾아가는 과정이다.
3. 데이터를 시각화하는 것만으로는 이상점 식별이 잘 되지 않는다.
4. 알고리즘이 학습을 얼마나 잘 하느냐 하는 것은 전적으로 데이터의 품질과 데이터에 담긴 정보량에 달려있다.
-상자그림을 그리면 이상치를 식별하기 쉽다
EDA의 4가지 주제
1. 저항성의 강조 2. 잔차계산 3.자료변수의 재표현 4. 그래프를 통한 현시성
출처: ADsP 데이터 분석 준전문가(2021) | 윤종식 | 데이터에듀 - 교보문고 (kyobobook.co.kr.)
ADsP 데이터 분석 준전문가(2021) - 교보문고
합격을 위한 완벽 요약집 | 본 도서는 한국데이터베이스진흥원에서 실시하고 있는 『데이터 분석 전문가(ADP)』 자격증과 『데이터 분석 준전문가(ADsP)』 자격증을 준비하는 수험생들을 위한 도
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