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3つの異なるバージョンが利用可能

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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 percentage of TARGET=1 as predicted by the best model on the scoring data is in which of the following ranges?
Response:

A) 6%-6.99%
B) 7% or higher
C) 5%-5.99%
D) under 4.99%

2. Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
- Use the Regression node to build another regression model with TARGET as the dependent variable and all other input variables as independent variables (main effects only).
- Configure the regression model to use Stepwise for Selection Model and Validation Error for Selection Criteri a. Do not change any other property for the regression model.
Consider the variable TLCnt03 in the selected model. Based on the model results, changing this variable by 1 unit will result in which of the following?
Response:

A) change of odds for TARGET=1 by a factor 0.3457
B) change of odds for TARGET=1 by a factor 0.708
C) reduction of odds for TARGET=1 by 0.3457
D) reduction of odds for TARGET=1 by 0.708

3. Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
* Add a Decision Tree node, as shown below. (Make sure you use only default options in the Decision Tree node.)

* Run the Decision Tree node.
In the decision tree model, what is the importance of the variable InqCnt06?
Response:

A) 0.45 or higher
B) less than 0.149999
C) 0.30-0.449999
D) 0.15-0.299999

4. For the variable TLCnt24, apply a Max Normal transformation. What transformation was selected by SAS Enterprise Miner?
Response:

A) Exponential
B) Log
C) Square Root
D) Square

5. If the bank wanted to select the best model based on which model achieves the highest lift for the third decile in the validation data, then which of the following is the best model?
Response:

A) Neural Network
B) Regression
C) Decision Tree
D) Decision Tree (3-way)

質問と回答：