Extra Kundendienst für A00-255

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Simulierte Prüfung der A00-255 beseitigen Ihre Angststörung

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SASInstitute A00-255 Prüfungsthemen:

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

1. 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) 1.25-.49999
B) 1.5-1.74999
C) 1.75 or more
D) 0-1.24999

2. Which statement describes the Decision Tree Split Search mechanism for categorical inputs?
Select one:
Response:

A) A clustering mechanism eliminates observations in outlier clusters as potential split points as a first step. Then, for the remaining observations, the average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
B) The levels that have target rate of 0 or 100% are re-binned first, then weighted and the weights are used for testing.
C) The average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
D) All levels are weighted and the weights are used for testing.

3. 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) 0.10
B) 0.162252
C) 0.157016
D) 0.154788

4. Impute the missing values for the variable TLSum using the Tree method. What is the mean of the new variable (with the imputed values)?
Response:

A) 40,000 or higher
B) 30,000-39,999.99
C) less than 19,999.99
D) 20,000-29,999.99

5. 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, predictive information is retained.
D) When you impute a synthetic value, it replaces missing values with 1 or 0.

Fragen und Antworten: