SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 : A00-255

SASInstitute A00-255 Zertifizierungsprüfungen spielen eine wichtige Rolle in der IT-Branche. Trotz der harten Wettbewerb können Sie sich auch abheben, falls Sie das SASInstitute A00-255-Zertifikat erfolgreich erhalten. Aber es ist nicht leicht, diese Prüfung ohne SASInstitute A00-255-Prüfungsmaterialien zu bestehen. Keine Sorge, Pass4test haben viele SASInstitute A00-255-Prüfung Materialien entwickelt, die nützlich für die Vorbereitung der SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 Prüfungen sind. Mit Hilfe der Prüfungsfragen und –antworten auf Pass4test können Sie Ihre SASInstitute A00-255-Prüfung reibungslos bestehen.

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SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 A00-255 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. Which method of input selection for regression analysis evaluates the statistical significance of the total model to see if it improves on the baseline as the variables are added and once no further improvement is made then variable selection ends?
Select one:
Response:

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

2. Which of the following solves problems for you when you impute missing values?
Response:

A) When you impute a synthetic value, each missing value becomes an input to the model.
B) When you impute a synthetic value, it eliminates the incomplete case problem.
C) When you impute a synthetic value, it replaces missing values with 1 or 0.
D) When you impute a synthetic value, predictive information is retained.

3. Perform this task using SAS Enterprise Miner:
Continue to use the same diagram. Use an Ensemble node (configure using default options) in SAS Enterprise Miner to combine all four models.
Compare the performance of the ensemble and the four models using average squared error in the validation data. Which is the best model in this comparison?
Response:

A) Regression
B) Ensemble
C) Decision Tree
D) Neural Network

4. You are building a model to identify fraud. Your model will produce predictions that can be interpreted as the probability of fraud. You will pass on the top 100 scoring cases to management for investigation. Assume that you have sufficient data to hold out a validation and test data set for model evaluation.
Which selection would represent a reasonable ordering of fit statistics (best to worst) for this situation?
Select one:
Response:

A) R-square, AIC, K-S statistic
B) ROC index, ASE, misclassification rate
C) ASE, Lift for the top 10%, ROC index
D) Misclassification rate, ROC index, ASE

5. A useful concept in logistic regression is the doubling amount. How would you calculate doubling amount for an input variable that has a parameter estimate of b1?
Response:

A) 2*log(b1)
B) 2*b1
C) 0.69/b1
D) 2/log(b1)

Fragen und Antworten: