SASInstitute SAS Institute SAS A00-255

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

1. Which method of input selection for regression analysis evaluates the statistical significance of the total model to see if it improves on the baseline as the variables are added and once no further improvement is made then variable selection ends?
Select one:
Response:

A) Simple
B) Backward
C) Forward
D) Stepwise

2. What percentage of observations in the test data has TARGET=1?
Response:

A) 83.3333
B) 16.6627
C) 16.5924
D) 16.8874

3. 1. Create a project named Insurance, with a diagram named Explore.
2. Create the data source, DEVELOP, in SAS Enterprise Miner. DEVELOP is in the directory c:\workshop\Practice.
3. Set the role of all variables to Input, with the exception of the Target variable, Ins (1= has insurance, 0= does not have insurance).
4. Set the measurement level for the Target variable, Ins, to Binary.
5. Ensure that Branch and Res are the only variables with the measurement level of Nominal.
6. All other variables should be set to Interval or Binary.
7. Make sure that the default sampling method is random and that the seed is 12345.
The variable Branch has how many levels?
Response:

A) 19
B) 12
C) 8
D) 47

4. Perform this task using SAS Enterprise Miner:
Continue to use the same diagram. Use an Ensemble node (configure using default options) in SAS Enterprise Miner to combine all four models.
Compare the performance of the ensemble and the four models using average squared error in the validation data. Which is the best model in this comparison?
Response:

A) Decision Tree
B) Regression
C) Neural Network
D) Ensemble

5. The number of neurons in this Neural Network model is which of the following:
Response:

A) 2
B) 3
C) 1
D) 4 or more

質問と回答：