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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2 모의문제2

실제 문제에서 평가지표를 다 외워야할까요?

해결된 질문

60

문정현

작성한 질문수 3

0

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

하나만 한다면

회귀 rmse

분류 f1, rocauc

를 추천합니다

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 문정현님.

빅데이터 분석기사 시험 준비 중이시군요. 시험에서 어떤 평가지표를 암기해야 할지 고민하고 계신 것에 대한 답변을 드리겠습니다.

평가지표 선택 및 암기

시험에서는 다양한 평가 지표가 사용될 수 있습니다. R-squared는 회귀 분석에서 자주 사용되는 지표로, 데이터 적합도를 평가하는데 유용합니다. 그러나 시험에서 필수적으로 요구되는 평가지표들이 더 있을 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 지표들도 검토해 보시는 것이 좋습니다:

  1. F1-score: 주로 분류 문제에서 사용되며, precision과 recall 간의 조화를 나타냅니다.
  2. Mean Absolute Error (MAE): 예측 값과 실제 값 간의 절대 오차의 평균으로, 회귀 문제에서 사용됩니다.
  3. Root Mean Squared Error (RMSE): 예측 값과 실제 값 간의 제곱근 평균 제곱 오차로서, 예측의 정확성을 측정합니다.

추천사항

  • 자주 사용하는 지표를 우선적으로 암기하되, 기본적인 정의와 사용 방법을 이해하고 있는 것이 중요합니다. 특히 다양한 문제 유형에 대해 적합한 지표를 선택할 수 있어야 합니다.
  • 실전 연습: 모의 문제를 풀거나 실제 데이터를 사용하여 다양한 평가지표의 계산법을 직접 구현해보세요. 이를 통해 자연스럽게 암기할 수 있습니다.

참고 링크:

아래는 평가지표에 대한 다른 질문과 답변이 유용할 수 있는 링크입니다:
- 작업형 2유형의 전반적인 풀이에 대해 질문드립니다.
- 작업형 2 질문있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

대응표본검정 레빈

0

9

2

단일표본검정 문제 유형

0

10

2

[작업형 3] 6~7. 카이제곱 검정

0

11

2

9회 작업형3 문제 1-1

0

16

2

최종답안 계산 방식 질문

0

13

1

시험 치기 전 급하게 질문 사항

0

21

2

유형3

0

19

2

작업형 2 연습문제 섹션 3

0

13

2

11 기출문제 ipynb파일

0

18

2

작업형 3 유형

0

18

2

11회 기출 유형(작업형1) 2번 정답

0

17

2

f1 score 질문

0

18

2

10회 작업형 2 인코딩 질의

0

14

2

53번 강의에서 갑자기 수업노트가 없어졌습니다.

0

20

2

28:19 roc_auc이유

0

19

2

수강연장문의

0

22

2

전체적인 머신러닝 순서

0

23

2

빅분기 실기 유형2질문

0

25

1

ID 전처리 이유

0

31

2

데이터제공

0

31

2

예시문제 작업형3 꼬리질문2번

0

22

1

데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

0

28

2

작업형 2 제출방

0

22

2

인코딩 스케일링 순서

0

24

2