ハイパスレート

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

1. 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 distribution of the predicted probabilities of TARGET=0 in the scoring data is approximately which of the following?
Response:

A) left skewed
B) bimodal
C) normal
D) right skewed

2. A multilayer perceptron neural network is using three interval inputs to model one interval target (outcome). The neural network has ten hidden units and one hidden layer. How many weights, including biases are being estimated?
You may use a calculator for this question. On the certification exam, an on-screen calculator is provided for you.
Select one:
Response:

A) 41
B) 51
C) 50
D) 40

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

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

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

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

5. Look over the output from the Neural Network model. Which of the following statement(s) is (are) true?
Response:

A) The model has too few input variables.
B) The optimization for the model has not been completed.
C) The misclassification error for the test data is 0.154255.
D) All of the above

質問と回答：