[면접 합격자료] 에이피알 데이터 사이언티스트(DS) 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법과 그 이유를 설명하세요.

데이터 전처리 과정에서 자주 사용하는 기법으로는 결측치 처리, 이상치 제거, 정규화 및 표준화, 범주형 변수 인코딩, 데이터 정제, 스케일링, 피처 선택이 있습니다. 결측치는 데이터의 10% 이상 손실 시 삭제하거나 평균, 중앙값으로 대체하며, 이를 통해 모델의 성능 저하를 방지할 수 있습니다. 이상치는 박스플롯이나 Z-점수 분석을 통해 발견하고 제거 또는 수정함으로써 모델이 노이즈에 민감하게 반응하는 것을 방지할 수 있습니다. KNN, SVM)의 성능 향상에 도움을 줍니다. 범주형 변수는 원-핫 인코딩 또는 라벨 인코딩을 활용하여 모델이 이해 가능하게 만듭니다. 예를 들어, 1000만 건 데이터의 고객 이탈 예측 프로젝트에서 결측치 처리 후 모델의 정확도를 85%에서 92%로 향상시킨 사례가 있습니다. 이러한 기법들을 적절히 활용함으로써 데이터의 품질을 높이고, 예측 성능을 극대화할 수 있습니다.

2. 머신러닝 모델의 과적합을 방지하기 위한 방법들에 대해 설명하세요.

머신러닝 모델의 과적합을 방지하기 위해서 여러 방법을 사용할 수 있습니다. 첫째, 데이터 양을 충…