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SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 認定 A00-255 試験問題:
1. 1. Define a new data source, PatternData, in SAS Enterprise Miner (SAS data set Patterndata.sas7bdat in the zip file distributed with this practice exam).
2. Set the role of all variables to Input, with the exception set the ID variable role to ID.
3. Set the measurement level for all variables to Interval, except:
- Set DemHomeOwner and StatusCatStarAll to Binary.
- Set DemCluster, DemGender, ID, and StatusCat96NK to Nominal.
4. Create a new diagram (name it Section6) within the project labeled Test.
5. Add the data source, PatternData, to this diagram. Make sure the variable roles and measurements are the same as in the table below. (Check the highlighted rows carefully and reset roles/levels as needed.)
6. Connect a Cluster node to the data source.
7. Modify the Cluster node to exclude nominal and binary input variables.
8. Run the Cluster node.
How many clusters are created by the Cluster node?
Response:
A) 3
B) 8
C) 9
D) 6
2. 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) Forward
B) Backward
C) Simple
D) Stepwise
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.
What is the probability that TARGET=0 for ID=000355 in the training data?
Response:
A) 0.077935227
B) 0.9220647773
C) 0.0658174098
D) 0.9341825902
4. Refer to the exhibit:
When the Explore button is selected in the graphic, what information will be displayed?
Select one:
Response:
A) Sample Properties, Sample Statistics, sample data for the selected variable, and a histogram of the data for the selected variable
B) Sample Properties, Sample Statistics, sample data for the selected variable, and a pie chart of the selected variable
C) Sample Properties, Sample Statistics for all variables, and sample data for all variables
D) Sample Properties, Sample Statistics, sample data with all variables and values, and a histogram of the data for the selected variable
5. Which statement describes the Decision Tree Split Search mechanism for categorical inputs?
Select one:
Response:
A) A clustering mechanism eliminates observations in outlier clusters as potential split points as a first step. Then, for the remaining observations, the average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
B) The average target value is calculated for each level, and then passed on for testing if it is the optimal split point.
C) All levels are weighted and the weights are used for testing.
D) The levels that have target rate of 0 or 100% are re-binned first, then weighted and the weights are used for testing.
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： A | 質問 # 2 正解： A | 質問 # 3 正解： B | 質問 # 4 正解： A | 質問 # 5 正解： B |
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