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

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Verschiedene Versionen der Prüfung braindumps: PDF-Version, Soft-Version, APP-Version

PDF-Version von A00-255 Pass Dumps ist allen Kandidaten bekannt, es ist normale und einfache Methoden, die leicht zu lesen und zu drucken ist. Es ist absolut klar.

Soft-Version von A00-255 Pass Dumps eignet sich für Kandidaten, die auf dem Computer studieren. Es hat auch mehr intelligente Funktionen, so dass Sie Fragen befragen und besser beantworten können, vor allem für die Pass Guide A00-255 Prüfung Dumps, die mehr als hundert enthalten. Auch wenn Sie die Testatmosphäre fühlen möchten, kann diese Version die Szene ähnlich wie der echte Test simulieren. Wenn Sie mehr Funktionen schmecken möchten, können Sie diese Version wählen.

APP-Version von A00-255 Pass-Dumps ähneln mit Soft-Version. Es ist intelligent, aber es basiert auf Web-Browser, nach dem Download und installieren, können Sie es auf dem Computer verwenden. Manchmal ist es stabiler als Soft-Version.

SASInstitute SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14 A00-255 Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. What is the average squared error in the training data?
Response:

A) 0.131208
B) 0.133665
C) 0.131709
D) 0.131583

2. For the variable InqTimeLast, which term best describes the shape of its distribution?
Response:

A) bimodal
B) symmetric
C) left skewed
D) right skewed

3. 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) 6%-6.99%
C) 7% or higher
D) under 4.99%

4. 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.
Now suppose that the bank expects to make a profit of $200 USD when TARGET=1, but it expects to lose $25 USD when TARGET=0. Incorporate the above scenario, change the assessment measure of the decision tree to average square error, and then run the Decision Tree node. What is the total profit for the test data set?
Response:

A) 1,000-1,599
B) less than or equal to 299
C) 300-999
D) 1,600 or higher

5. You are building a model to identify fraud. Your model will produce predictions that can be interpreted as the probability of fraud. You will pass on the top 100 scoring cases to management for investigation. Assume that you have sufficient data to hold out a validation and test data set for model evaluation.
Which selection would represent a reasonable ordering of fit statistics (best to worst) for this situation?
Select one:
Response:

A) R-square, AIC, K-S statistic
B) ROC index, ASE, misclassification rate
C) ASE, Lift for the top 10%, ROC index
D) Misclassification rate, ROC index, ASE

Fragen und Antworten: