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

Prüfungscode: A00-255

Prüfungsname: SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14

Aktualisiert Zeit: 29-06-2026

Nummer: 87 Fragen und Antworten

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Preis: €59.98 

Über SASInstitute A00-255 Prüfungen echte Fragen

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Hohe Bestehensrate

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

1. 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.
The percentage of observations correctly predicted in the validation data by the Ensemble model is in which of the following ranges?
Response:

A) 90-93.99%-
B) 94% or higher
C) 84-89.99%
D) less than 83.99%


2. Which model was picked as the best model by SAS Enterprise Miner?
Response:

A) Decision Tree
B) Decision Tree (3-way)
C) None of the above
D) Regression


3. Consider a binary target variable. Assume Accuracy is the desired assessment measure. Accuracy is not an option in the Decision Tree node. Which assessment measure can you use as a proxy for accuracy?
Select one:
Response:

A) Mean Square Error
B) Average Squared Error
C) Total Profit
D) 1 - Misclassification Rate


4. For the Variable Selection node, which statement describes the R-squared variable selection criterion?
Select one:
Response:

A) It looks for a set of colinear inputs that correlate with the target.
B) It uses a chi-squared Decision Tree with no Bonferoni adjustment to select the relevant inputs.
C) It is similar to a decision tree algorithm in being able to detect nonlinear and non-additive relationships between inputs and the target.
D) It uses a squared correlation and then a stepwise regression to eliminate irrelevant inputs.


5. 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 average of the absolute values of parameter estimates between the input and all of the hidden neurons
B) 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
C) none of the above
D) the highest absolute value of the parameter estimate between the input and any of the hidden neurons


Fragen und Antworten:

1. Frage
Antwort: D
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838 KundenrezensionenNeueste Kommentare

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