A00-255 Fragenkatalog & A00-255 Dumps Deutsch

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A00-255 Dumps Deutsch - A00-255 Zertifizierung

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SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 A00-255 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q25-Q30):

25. Frage
Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
Add a Decision Tree node, as shown below. (Make sure you use only default options in the Decision Tree node.)

Run the Decision Tree node.
Suppose that the data has been oversampled and the probability that TARGET=1 is 0.10 in the population. Incorporate the above scenario and run the Decision Tree node again.
What is the misclassification rate in the validation data set?
Response:

A. 0.162252
B. 0.10
C. 0.154788
D. 0.157016

Antwort: D

26. Frage
Which method of input selection for regression analysis evaluates the statistical significance of all included inputs after each input is added?
Select one:
Response:

A. Stepwise
B. Backward
C. Forward
D. Simple

Antwort: A

27. Frage
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 percentage of TARGET=1 as predicted by the best model on the scoring data is in which of the following ranges?
Response:

A. 7% or higher
B. under 4.99%
C. 5%-5.99%
D. 6%-6.99%

Antwort: B

28. Frage
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.
In the validation data, the lift corresponding to the fourth decile is in which of the following ranges?
Response:

A. 1.75 or more
B. 1.5-1.74999
C. 0-1.24999
D. 1.25-.49999

Antwort: B

29. Frage
What is the average squared error in the training data?
Response:

A. 0.133665
B. 0.131709
C. 0.131208
D. 0.131583

Antwort: D

30. Frage
......

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