분류 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 1회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 1회
분류 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
1
나이브 베이즈는 조건부 독립을 가정한다
2
k-NN은 변수 표준화가 불필요하다
3
k-NN은 k가 작을수록 과소적합되기 쉽다
4
SVM은 마진을 최소화하는 경계를 찾는다
해설
나이브 베이즈는 클래스가 주어졌을 때 설명변수들이 서로 독립이라는 조건부 독립을 가정한다.
SVM 은 마진 최대화로 경계를 정하고, k-NN 은 거리 기반이라 변수 척도를 맞춰야 한다.
- k-NN 의 k: 작을수록 잡음에 민감해 과적합되기 쉬움
- SVM: 서포트 벡터와의 마진을 최대화함
- k-NN 표준화: 단위 큰 변수가 거리를 지배해 표준화 권장
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