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문제 1 (정답 3) class Connection { static private Connection _inst = null; private int count = 0; static public Connection get() { if(_inst == null) { _inst = new Connection(); return _inst; } return _inst; } public void count() { count ++; } public int getCount() { return count; } } public class testcon { public static void main(String[] args) { Connection conn1 = Connection.get(); conn1.count(); C..

이렇게 미리 사전고지를 한걸 보면 아무래도 주최측에서 고치고자 하는게 많을 거 같아 사전 고지를 한 것 같습니다. 작업형 제 2유형의 경우, 무지성으로 랜덤포레스트를 사용했습니다. 사용했을 때 model.score() 결과, 0.78정도 나왔어서 대강 20점은 받겠다고 생각했습니다. 어차피 작업형 제 1유형은 다맞을거란 생각을 했었습니다.(30점 확보) 그래서 단답형이 어렵긴 했긴 했지만 확실히 10점은 맞추고자 했습니다. 혹시 몰라 20점은 받아야겠다 생각했지만 18점이 나왔네요. 이런 18 결과적으로 작업형 제 2유형에서 만점이 나왔고 이런 결과가 나와서 상당히 놀랐습니다. 결과적으론 제가 생각했던 공부법이 유효하게 맞아떨어진것 같습니다. 시간 남을 때 빅분기 5일 완성을 완성시켜야겠습니다.

기계학습 50점 문제 1. 독립변수는 4개 (온도, 습도, 빛, CO2), 종속변수는 객실사용 여부(0, 1) 관측치 290개의 분류문제 1-1. 1-1-1. EDA 과정을 하고 결과를 제시하여라.​ 1-1-2. 결측치를 찾고 대안법을 제시하여라. 1-1-3. 데이터 질을 향상 시키기 위한 방법을 제시하여라.(구현 필요X) 1-2.​ 1-2-1. 데이터 불균형 식별하고 불균형을 처리할 오버샘플링 기법 선택하여 2개 기법 선정 1-2-2. 위 오버샘플링 기법에서 만든 데이터 세트 2개를 제시하고 장단점을 작성하여라. 1-2-3. 오버샘플링 데이터로 정확도 측면 모델 하나 속도 측면 모델 하나를 제작하여라 1-3. 1-3-1. 둘 중에 하나의 모델을 선택하고 분류결과와 함께 이유를 제시하여라. 1-3-3. ..