빅데이터분석기사 (빅분기) / 03 모델링
분류 문제에서 라벨에 오류가 섞여 있을 때의 영향으로 가장 알맞은 것은?
- 아무 영향이 없습니다
- 학습이 불가능해집니다
- 성능 상한이 낮아지고 잘못된 패턴을 학습할 수 있습니다
- 정확도가 항상 오릅니다
정답과 해설 보기
3. 성능 상한이 낮아지고 잘못된 패턴을 학습할 수 있습니다
라벨 품질 점검이 모델 개선보다 효과가 큰 경우가 많습니다.
모던지가 직접 쓴 문항입니다. 시행기관과 관계가 없습니다.
3. 성능 상한이 낮아지고 잘못된 패턴을 학습할 수 있습니다
라벨 품질 점검이 모델 개선보다 효과가 큰 경우가 많습니다.
모던지가 직접 쓴 문항입니다. 시행기관과 관계가 없습니다.