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試験コード:A00-255

試験名称:SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14

認証ベンダー:SASInstitute

最近更新時間:2024-11-23

問題と解答:87 Q&As

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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A00-255 PDF版

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A00-255 オンライン版

A00-255 Online Test Engine
  • 学習を簡単に、便利オンラインツール
  • インスタントオンラインアクセス
  • すべてのWebブラウザをサポート
  • いつでもオンラインで練習
  • テスト履歴と性能レビュー
  • Windows/Mac/Android/iOSなどをサポート
  • オンラインテストエンジンを試用する

A00-255 ソフト版

A00-255 Testing Engine
  • インストール可能なソフトウェア応用
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  • 練習用の2つモード
  • いつでもオフラインで練習
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あなたのテストエンジンはどのように実行しますか?

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、SASInstitute A00-255テスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか?

テストエンジン:A00-255試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF(テストエンジンのコピー):内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

更新されたA00-255試験参考書を得ることができ、取得方法?

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたA00-255試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

あなたはA00-255試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか?

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてA00-255試験内容をアップグレードします。

割引はありますか?

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

返金するポリシーはありますか? 失敗した場合、どうすれば返金できますか?

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です:購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は7日以内に支払い口座に戻ります。

購入後、どれくらいA00-255試験参考書を入手できますか?

あなたは5-10分以内にSASInstitute A00-255試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にA00-255試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

A00-255テストエンジンはどのシステムに適用しますか?

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

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


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

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


3. A multilayer perceptron neural network is using three interval inputs to model one interval target (outcome). The neural network has ten hidden units and one hidden layer. How many weights, including biases are being estimated?
You may use a calculator for this question. On the certification exam, an on-screen calculator is provided for you.
Select one:
Response:

A) 41
B) 51
C) 40
D) 50


4. 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.
How many leaves are there in the decision tree?
Response:

A) 21 or more
B) 16-20
C) 1-10
D) 11-15


5. 1. Create a project named Insurance, with a diagram named Explore.
2. Create the data source, DEVELOP, in SAS Enterprise Miner. DEVELOP is in the directory c:\workshop\Practice.
3. Set the role of all variables to Input, with the exception of the Target variable, Ins (1= has insurance, 0= does not have insurance).
4. Set the measurement level for the Target variable, Ins, to Binary.
5. Ensure that Branch and Res are the only variables with the measurement level of Nominal.
6. All other variables should be set to Interval or Binary.
7. Make sure that the default sampling method is random and that the seed is 12345.
The variable Branch has how many levels?
Response:

A) 19
B) 8
C) 12
D) 47


質問と回答:

質問 # 1
正解: B
質問 # 2
正解: C
質問 # 3
正解: B
質問 # 4
正解: D
質問 # 5
正解: A

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増田**

A00-255問題集と並行して勉強を進めやすくなって、細かな部分まで網羅してある問題集

Kawashima

A00-255独学者はぜひ参考にしたい内容だなって実感しました。A00-255試験受験者必携の一冊かなって思います!

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Kitani

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