보통 가답안 발표 후 이의제기를 거쳐 중복답안이 인정되는 경우는 문제에 오류가 있는 경우입니다.

대부분은 문제의 전제가 잘못되었거나 필요한 전제를 정의하지 않아 다른 답도 인정할 수 밖에 없는 경우이거나, 보기에 답이 없어서 모든 답안을 답으로 인정할 수 밖에 없는 경우입니다.

그런 경우 저희도 전항을 답으로 처리해드릴 수 있지만 기본적으론 그렇게 하지 않고 있습니다. 예를 들어 보기에 답이 없다고 해서, 1,2,3,4,5번을 모두 답으로 인정해버릴 경우, 문제를 푸시는 분이 어떤 답을 잘못 체크해도 맞는 것으로 오인을 하시게 됩니다. 답이 없어서 모든 항이 답으로 인정된 것이지 그 답이 맞는 것은 아니기 때문에 오히려 공부를 하는데 방해가 될 수 있는 부분입니다. 그리고 저희가 내부적으로 관리하는 정답률 통계에도 이상값이 쌓이게 됩니다.

이런 경우 저희는 문제나 답을 고치는 것을 지향합니다. 기출 문제 그대로 보여드리는 것도 중요하지만 잘못된 문제는 고쳐서 공부를 하는데 불편함이 없도록 하는 것이 실익이 더 크다고 판단하였습니다.

따라서 중복 답안 인정 등이 필요한 문제인 경우 단순이 ‘당시 중복 답이 인정되었던 문제입니다.’라는 신고 보단 출제자의 의도대로 답이 하나가 되려면 어떻게 수정을 해야 하는지 알려주시면 감사하겠습니다. 그리고 토론과 검증을 통해 문제의 질을 높여 나가는 것이 저희가 추구하는 바입니다.

지도한습(X) => 지도학습(O)

1. 레퍼런스 체크: 통계학적 근거가장 권위 있는 통계학 교재(예: Introduction to Linear Regression Analysis by Montgomery 등)와 데이터 분석 가이드에서 공통으로 정의하는 **VIF(Variance Inflation Factor)**의 정의는 다음과 같아."VIF는 다중공선성으로 인해 회귀계수 추정치의 분산이 얼마나 증가(팽창)하는지를 나타내는 척도이다."수식적 증거회귀계수 $\hat{\beta_j}$의 분산 공식은 다음과 같아:$$Var(\hat{\beta_j}) = \frac{\sigma^2}{\sum(x_{ij} - \bar{x_j})^2} \times \frac{1}{1 - R_j^2}$$여기서 뒤에 붙은 $\frac{1}{1 - R_j^2}$이 바로 VIF야.독립변수 간 상관관계가 높으면 $R_j^2$가 1에 가까워져.그러면 분모가 작아지면서 VIF 값이 무한대로 커져.결과적으로 회귀계수의 분산($Var$)이 직접적으로 증가하게 돼.2. Llama 해설이 틀린 이유 조목조목 반박Llama가 말한 논리에는 두 가지 치명적인 오류가 있어."분산을 직접 증가시키는 표현은 정확하지 않다" (오류):위 수식에서 보듯 VIF의 정의 자체가 '분산을 몇 배 뻥튀기하느냐'야. 통계학에서 다중공선성의 가장 대표적인 증상이 **'분산의 팽창(Variance Inflation)'**인데 이걸 부정하는 건 기본 개념을 잘못 파악한 거야."2번 '선형회귀가 있으면'이 정답이다" (오류):독립변수 $X_1$과 $X_2$ 사이에 **'선형 관계'**나 **'상관 관계'**가 있다고 말하는 게 표준이야. "선형회귀가 있다"는 표현은 마치 변수들이 스스로 분석을 수행한다는 식의 어색한 번역투 문장이야. 시험에서는 이런 모호한 용어보다 수학적 정의인 1번을 정답으로 간주해.

정답 2번이비니다 

3번임

답 4번 아닌가요?형태소는 비정형 데이터일 때 사용

배치 크기가 작으면 훈련 속도는 느려짐

답 4번이에요

평가용 X, 분석용O

정답 4번

과적합은 분산이 크고 편향이 작으니까 3번이 답

다. 페이스팅이 아니고 부스팅 아닌가요? 

(3x+ 2y) 전체를 6으로 나누는 식이어야 해요

머하웃 데이터 처리입니다

답 3번

정답 3번이 아니고 4번이에요