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SASInstitute A00-406 問題集

A00-406

試験コード:A00-406

試験名称:SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines

最近更新時間:2024-11-21

問題と解答:全98問

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価格: ¥6599 

無料問題集A00-406 資格取得

質問 1:
What is overfitting in machine learning, and how can it be addressed in a pipeline?
A. Overfitting is not a concern in machine learning pipelines.
B. Overfitting occurs when the model is too simple and underperforms.
C. Overfitting occurs when the model is too complex and overperforms.
D. Overfitting occurs when the model fits the training data too closely and may not generalize well. It can be addressed by regularization techniques.
正解:D

質問 2:
Which SAS Viya component is typically used for deploying and monitoring machine learning models in production?
A. SAS Visual Analytics
B. SAS Model Manager
C. SAS Data Loader
D. SAS Enterprise Miner
正解:B

質問 3:
Which type of model is commonly used for anomaly detection in datasets?
A. Principal Component Analysis (PCA)
B. Clustering Models
C. Decision Trees
D. Linear Regression
正解:B

質問 4:
What is the primary role of a loss function in model training?
A. To assess the accuracy of the model
B. To measure the difference between predicted and actual values
C. To maximize the model's performance
D. To visualize the data
正解:B

質問 5:
What is "model deployment" in the context of data science and machine learning?
A. Making the model available for use in real-world applications
B. The process of building a model
C. The process of data cleaning
D. The process of selecting features
正解:A

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SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 認定 A00-406 試験問題:

1. What is the significance of the "bias-variance trade-off" in machine learning?

A) It represents the trade-off between underfitting and overfitting.
B) It refers to the trade-off between the number of features and the model's complexity.
C) It is not relevant in machine learning.
D) It indicates the trade-off between accuracy and precision.


2. What does "feature selection" refer to in the context of model building?

A) The creation of synthetic features from existing data
B) The evaluation of model accuracy
C) The process of choosing the most relevant variables (features) for the model
D) The visualization of data distribution


3. What is the primary goal of A/B testing in the context of model deployment?

A) To create synthetic data
B) To evaluate the model's accuracy
C) To compare two different versions of a model or strategy to determine which performs better
D) To assess data quality


4. Refer to the exhibit below:

Based on the output from the Data Exploration node shown in the exhibit, which variable has the most thin tails (most platykurtic distribution)?

A) Logi_rfm8
B) Logi_rfm12
C) Logi_rfm4
D) Logi_rfm6


5. What is the primary role of a data warehouse in an organization?

A) Data transformation and cleaning
B) Long-term data storage and analysis
C) Real-time data analysis
D) Data exploration and visualization


質問と回答:

質問 # 1
正解: A
質問 # 2
正解: C
質問 # 3
正解: C
質問 # 4
正解: B
質問 # 5
正解: B

連絡方法  
 [email protected] サポート

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