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

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SASInstitute A00-255 試験シラバストピック:

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

1. Suppose your input variables have missing values. Before running a decision tree with these input variables, you should do which of the following?
Response:

A) impute only interval variables using the Tree method but do not impute the class variables
B) impute all missing values using the Tree method
C) impute only class variables using the Tree method but do not impute the interval variables
D) not impute any missing values because trees can handle them.

2. 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.
Which of the following variables was used in the decision tree model?
Response:

A) InqFinanceCnt24.
B) IMP_TLSatCnt
C) TLDel90Cnt24
D) TLDel3060Cnt24

3. Refer to the following profit matrix and confusion matrix for a campaign soliciting product purchases. The predicted variable is a binary outcome.

Based on the above tables, what is the average profit? You may use a calculator for this question. On the certification exam, an on-screen calculator is provided for you.
Select one:
Response:

A) 690
B) 6.9
C) 69
D) 86.25

4. Which of the following is not true about results produced by the Regression node?
Response:

A) Variable Summary information identifies the roles of variables used by the Regression node.
B) Fit Statistics can provide information that affects decision predictions, but does not affect estimate predictions.
C) Type 3 Analysis of Effects provides you with information about the number of parameters that each input contributes to the model.
D) Model Information provides you with information that includes the number of target categories and the number of model parameters.

5. Sometimes in predictive modeling we build models using a sample that has a primary outcome proportion different from true population proportion. This is usually done when the ratio of primary to secondary outcomes in a binary target variable in the population is close to which of the following?
Response:

A) 1
B) 0.8
C) 1.2
D) 0.05

質問と回答：