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SASInstitute A00-406 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: SAS Viyaにおける機械学習パイプライン | - モデルのチューニングと最適化
|
| トピック 2: モデルの評価とデプロイ | - モデルのデプロイ
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| トピック 3: 機械学習のためのデータ準備 | - データのクリーニングと前処理
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| トピック 4: 教師あり機械学習モデル | - モデル選択手法
|
SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 認定 A00-406 試験問題：
1. In model assessment, what does "cross-validation" aim to address?
A) Data preprocessing
B) Model deployment
C) Overfitting and generalization
D) Training a model
2. When deploying a model, what is "model explainability"?
A) The capability to interpret and understand the model's decisions and predictions
B) The time it takes to make predictions
C) The process of data preprocessing
D) The simplicity of the model
3. In the context of data sources, what is meant by data versioning?
A) Compressing data to reduce storage space
B) Encrypting data to protect against unauthorized access
C) Storing multiple copies of the same data to increase redundancy
D) Keeping track of different versions or changes to data over time
4. What does "data lineage" refer to in the context of data source management?
A) The security protocols for data access
B) The structure of a relational database
C) The physical location of data storage
D) The history of data transformation processes
5. Which hyperparameter in a decision tree model controls the depth of the tree and helps prevent overfitting?
A) Min samples split
B) Max depth
C) Learning rate
D) Max features
質問と回答：
| 質問 # 1 正解： C | 質問 # 2 正解： A | 質問 # 3 正解： D | 質問 # 4 正解： D | 質問 # 5 正解： B |
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