빅데이터분석기사 (빅분기) / 03 모델링
부스팅이 배깅보다 이상값과 라벨 오류에 취약한 이유로 가장 알맞은 것은?
- 계산이 많기 때문입니다
- 틀린 표본에 가중치를 몰아 주므로 잘못된 라벨에 집착하게 되기 때문입니다
- 나무가 얕기 때문입니다
- 표본을 복원추출하기 때문입니다
정답과 해설 보기
2. 틀린 표본에 가중치를 몰아 주므로 잘못된 라벨에 집착하게 되기 때문입니다
잡음이 많은 데이터에서는 오히려 성능이 떨어질 수 있습니다.
모던지가 직접 쓴 문항입니다. 시행기관과 관계가 없습니다.