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SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 認定 A00-255 試験問題 (Q35-Q40):

質問 # 35
What is the kurtosis value for the variable TLDel60Cnt24?
Response:

A. less than 10
B. 17 or higher
C. between 14 and 16.99
D. between 10 and 13.99

正解：C

質問 # 36
Which model was picked as the best model by SAS Enterprise Miner?
Response:

A. None of the above
B. Decision Tree
C. Decision Tree (3-way)
D. Regression

正解：B

質問 # 37
Assume in a data mining project that the task is to predict rankings of a target variable as accurately as possible. Which of the following should be used to judge prediction models?
Response:

A. average squared error
B. misclassification
C. Gini coefficient
D. KS statistic

正解：C

質問 # 38
Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
- Add a Decision Tree node after the Impute node with TARGET as the dependent variable and all other input variables as independent variables (main effects only). Configure the decision tree to use 1 for Number of Surrogate Rules and Largest for Method in Subtree. Do not change any other property of the Decision Tree node.
- Add another Neural Network node after the decision tree with TARGET as the dependent variable and all other input variables as independent variables (main effects only). Configure the Neural Network model to use Average Error for Model Selection Criterion. Do not change any other property for the Neural Network node. Run the process flow.
How many leaves are there in the decision tree?
Response:

A. 16-20
B. 1-10
C. 11-15
D. 21 or more

正解：C

質問 # 39
Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
* Continue to use the same diagram. Define and create the data set CREDIT_SCORE for scoring. The variables (their roles and measurement levels) in the CREDIT_SCORE data should be set as identical to those in the CREDIT dat a. The only exception is that the scoring data does not have a TARGET variable.
* Find the best model out of Decision Tree, Decision Tree (3-way), Regression, and Neural Network as defined by each of the four model's overall performance in the validation data measured by average squared error. Now, use this best model to score the CREDIT_SCORE data.
CREDIT SCORE:

The distribution of the predicted probabilities of TARGET=0 in the scoring data is approximately which of the following?
Response:

A. right skewed
B. bimodal
C. left skewed
D. normal

正解：C

質問 # 40
......

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