AICE Basic 연습문제 풀어보기 #3

AICE Basic 시험 범위 중 데이터 전처리 및 분석에 대해 공부해 보도록 하겠습니다.

답안은 마지막에 제공되니 문제를 먼저 풀어보세요.

 

 

 

데이터 전처리 및 분석 연습문제

 

1️⃣ 결측치(missing value)가 있을 때 가장 단순한 처리 방법은?

A. 결측 행 제거
B. 이상치 제거 
C. 표준화
D. 교차 검증

 

 

 

2️⃣ 범주형 변수를 수치형으로 변환하는 일반적 방법은?

A. 스케일링
B. 인코딩
C. 회귀분석
D. 피처 선택

 

 

 

3️⃣ 원-핫 인코딩(one-hot encoding)의 특징으로 옳은 것은?

A. 순서 정보를 유지한다
B. 각 범주를 0/1 벡터로 표현한다
C. 데이터 손실이 발생한다
D. 결측값을 처리한다

 

 

 

4️⃣ 이상치(outlier)를 탐지하는 대표적 통계 기준은?

A. 평균
B. 중앙값
C. IQR(사분위 범위) 
D. 분산

 

 

 

5️⃣ StandardScaler는 어떤 방식으로 데이터를 변환하는가?

A. 0~1 범위로 정규화
B. 평균 0, 표준편차 1로 변환
C. 로그 변환
D. 이상치 제거

 

 

 

6️⃣ Min-Max Scaling의 효과는?

A. 데이터 분포를 평탄화
B. 모든 값을 0~1 범위로 조정
C. 변수 간 상관계수를 높임
D. 결측치 대체

 

 

 

7️⃣ 데이터 전처리의 목적이 아닌 것은?

A. 모델 성능 향상
B. 데이터 품질 개선
C. 모델 복잡도 증가
D. 학습 효율성 향상

 

 

 

8️⃣ 결측치가 많은 변수를 처리하는 방법으로 적절하지 않은 것은?

A. 해당 변수를 제거
B. 평균값 또는 중앙값으로 대체
C. 결측치를 예측 모델로 보완
D. 결측치를 그대로 둔다

 

 

 

9️⃣ “데이터의 편향(bias)”이란?

A. 데이터가 랜덤하게 구성된 상태
B. 특정 집단이나 패턴으로 치우친 상태
C. 데이터 양이 부족한 상태
D. 결측치가 존재하는 상태

 

 

 

1️⃣ 0️⃣ 피처 선택(feature selection)의 주요 목적은?

A. 불필요한 변수를 제거해 과적합을 방지함
B. 변수 수를 늘려 모델을 복잡하게 함 
C. 데이터 시각화를 단순화함
D. 결측치를 줄임

 

 

 

1.A

2.B

3.B

4.C

5.B

6.B

7.C 

8.D

9.B

10.A

 

 

✅ AI 머신러닝 기본 개념 연습문제

AICE Basic 연습문제 풀어보기 #2