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

1. Which of the following is not a good reason to"regularize" input distributions using a simple transformation?
Response:

A) When you perform regression, inputs with highly skewed or highly kurtotic distributions can be selected over inputs that would yield better overall predictions.
B) One benefit is improved model performance.
C) Another benefit is ease in model interpretation.
D) Regression models are sensitive to extreme or outlying values in the input space.

2. The importance of an input variable in predicting a target in an MLP-based neural network can be figured out by which of the following?
Response:

A) the highest absolute value of the parameter estimate between the input and any of the hidden neurons
B) none of the above
C) the average of the absolute values of parameter estimates between the input and all of the hidden neurons
D) the highest absolute value of the parameter estimate between the input and any of the hidden neurons multiplied by the absolute value of the parameter estimate of the hidden neuron

3. 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.
The number of parameters (weights) estimated by the Neural Network model is in which of the following ranges?
Response:

A) less than or equal to 5
B) 11-15
C) 16 or more
D) 6-10

4. 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.
In the training data set, consider only those observations for which the actual value of the target variable equals 1, TARGET=1. What percentage of these observations is being correctly predicted by the decision tree?
Response:

A) 66.6667
B) 80.3571
C) 15
D) 14.6216

5. Open the diagram labeled Practice A within the project labeled Practice A. Perform the following in SAS Enterprise Miner:

1. Set the Clustering method to Average.
2. Run the Cluster node.
What is the Cubic Clustering Criterion statistic for this clustering?
Response: