2026 ADP 필기 4과목 1장 3절 | 결측값·이상값·스케일링·데이터 누수 — 객관식 10문제

정답 ③

MCAR는 결측 여부가 관측·비관측 값과 무관한 경우, MAR은 관측된 변수로 결측 발생을 설명할 수 있는 경우, MNAR은 결측 값 자체와 관련될 수 있는 경우입니다. 결측률만 보고 처리 방법을 확정하지 않습니다. 고소득자가 소득 응답을 피한다면 단순 평균 대체가 분포를 왜곡할 수 있습니다. MAR은 아무 조건 없이 완전히 무작위라는 뜻이 아니며, 관측 변수에 조건부라는 점이 중요합니다.

정답 ③

결측 여부가 관측되지 않은 소득 값 자체와 관련될 수 있으므로 MNAR을 의심합니다.

정답 ④

평균·중앙값·최빈값 대체와 행·열 삭제는 각각 장단점이 있습니다. 평균 대체는 분산을 줄일 수 있고, 중앙값은 극단값에 덜 민감합니다. 결측 지시 변수를 추가하는 방법도 있지만 모든 문제에서 성능을 보장하지 않습니다. 대체 값은 학습 자료에서 추정한 뒤 검증·시험 자료에 적용합니다. 전체 자료 평균을 미리 구하면 검증 정보가 학습 절차에 들어가는 누수가 발생합니다.

정답 ②

학습 자료 평균(10+20)/2=15를 정하고 검증 자료에도 같은 값을 적용합니다.

정답 ④

IQR=Q3-Q1이며 대표적인 탐색 기준은 Q1-1.5IQR 미만 또는 Q3+1.5IQR 초과입니다. 이는 이상 후보를 찾는 규칙이지 그 값이 반드시 오류라는 증거는 아닙니다. 진짜 고액 주문이나 드문 사고도 극단값일 수 있습니다. 삭제 전 원본과 발생 원인을 확인하고 분석 목적에 따라 유지·변환·절단을 검토합니다. 사분위수 계산 방식은 도구별 차이가 있을 수 있으므로 예제에서 Q1·Q3를 주면 그 값을 사용합니다.

정답 ④

IQR=10, 위쪽 경계=20+1.5×10=35입니다.

정답 ②

표준화 z=(x-평균)/표준편차, min-max 변환=(x-min)/(max-min)으로 구분합니다. 표준화가 분포를 정규분포로 바꾸는 것은 아닙니다. 거리 기반 모델은 변수의 단위가 거리 계산을 지배하지 않도록 스케일을 고려해야 합니다. 변환 모수는 학습 자료에서 구합니다. min-max 변환을 해도 미래 값이 학습 최댓값을 넘으면 1보다 커질 수 있습니다. 분모가 0인 상수 변수의 처리도 필요합니다.

정답 ①

(70-50)/10=2입니다.

정답 ①

분리 후 전처리 적합이 기본입니다. 결측 대체·스케일러·변수 선택 등을 전체 자료에 맞춘 뒤 나누면 평가 대상 정보가 학습에 유입될 수 있습니다. 교차검증에서도 각 폴드 안에서 전처리를 학습해야 합니다. 고객 중복·시간 순서·가족 단위처럼 데이터 간 의존성이 있으면 무작위 분리만으로 충분하지 않을 수 있습니다. 시간 예측은 미래를 과거 학습에 섞지 않는 분리 전략을 검토합니다.

정답 ④

변수 선택이 검증 결과를 미리 참고했으므로 교차검증 성능이 낙관적일 수 있습니다.