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

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SASInstitute A00-255 Prüfungsthemen:

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

1. 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 Importance statistic for MTGBal (Mortgage Balance)?
Response:

A) 0.42667
B) 0.60485
C) 0.42541
D) 0.32959

2. Assume that a company has an excellent customer segmentation in place and the segment scheme is a variable in the input data set. What is the best partition method that one should use?
Select one:
Response:

A) Cluster
B) Stratify
C) Random
D) Systemic

3. How many hidden layers are generally needed in an MLP-based neural network to capture a discontinuous relationship between inputs and target?
Response:

A) three or more hidden layers
B) one hidden layer
C) no hidden layer, direct connection between inputs and output is preferred
D) two hidden layers

4. 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) normal
B) bimodal
C) right skewed
D) left skewed

5. 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.
How many leaves are there in the decision tree?
Response:

A) 1-10
B) 21 or more
C) 11-15
D) 16-20

Fragen und Antworten: