SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines : A00-406

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SASInstitute A00-406 Prüfungsthemen:

SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines A00-406 Prüfungsfragen mit Lösungen

1. What is the difference between a classification problem and a regression problem in machine learning?

A) Classification is a type of regression problem.
B) There is no difference; the terms are used interchangeably.
C) Regression predicts categorical outcomes, while classification predicts numeric outcomes.
D) Classification predicts categorical outcomes, while regression predicts numeric outcomes.

2. Which algorithm is commonly used for binary classification in machine learning pipelines, especially when dealing with imbalanced datasets?

A) Principal Component Analysis (PCA)
B) Support Vector Machine (SVM)
C) K-Means Clustering
D) Linear Regression

3. Which evaluation metric is commonly used for assessing the performance of a regression model?

A) Confusion Matrix
B) F1 Score
C) Mean Absolute Error (MAE)
D) Precision

4. When deploying a model, what is "model explainability"?

A) The simplicity of the model
B) The process of data preprocessing
C) The time it takes to make predictions
D) The capability to interpret and understand the model's decisions and predictions

5. When building a recommendation system, what does "collaborative filtering" rely on?

A) The characteristics of the items being recommended
B) The popularity of items
C) The past behavior or preferences of users
D) Item-based clustering

Fragen und Antworten: