弊社のA00-255問題集のメリット

PassTestの人気SASInstitute認定試験問題集は的中率が高くて、１００％試験に合格できるように作成されたものです。PassTestの問題集は弊社SASInstitute専門家が長年の経験を活かして最新のシラバスに従って研究し出した学習教材です。

PassTestは効率が良い受験法を教えてさしあげます。弊社のA00-255問題集は精確に実際試験の範囲を絞ります。弊社のA00-255問題集を利用すると、試験の準備をするときに時間をたくさん節約することができます。弊社の問題集によって、あなたは試験に関連する専門知識をよく習得し、自分の能力を高めることができます。それだけでなく、弊社のA00-255問題集はあなたがA00-255認定試験に一発合格できることを保証いたします。

行き届いたサービス、お客様の立場からの思いやり、高品質の学習教材を提供するのは弊社の目標です。 お客様がご購入の前に、無料で弊社のA00-255試験「SAS Predictive Modeling Using SAS Enterprise Miner 14」のサンプルをダウンロードして試用することができます。PDF版とソフト版の両方がありますから、あなたに最大の便利を捧げます。それに、A00-255試験問題は最新の試験情報に基づいて定期的にアップデートされています。

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弊社のSAS Institute SAS問題集を利用すれば必ず試験に合格できます。

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PassTestの試験問題集はPDF版とソフト版があります。PDF版のA00-255問題集は印刷されることができ、ソフト版のA00-255問題集はどのパソコンでも使われることもできます。両方の問題集のデモを無料で提供し、ご購入の前に問題集をよく理解することができます。

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:
- 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.
The number of input variables being used by the Neural Network model is which of the following?
Response:

A) 16-20
B) 11-15
C) less than or equal to 10
D) 21 or more

2. Refer to the exhibit:

The SAS data set credit_customers contains a numeric variable units_sold that holds only the values: 1, 2, 3, 4. Based on the settings provided in the Advanced Advisor Options, what will be the Role and Level of the units_sold variable when the credit_customers data set is created using Advanced Metadata Advisor in the Data Source Wizard?
Select one:
Response:

A) Role: InputLevel: Nominal
B) Role: RejectedLevel: Nominal
C) Role: IntervalLevel: Input
D) Role: InputLevel: Interval

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

4. For the variable InqCnt06, replace all values over 10.1 with the value 10. How many values are replaced?
Response:

A) 100-149
B) 200 or higher
C) 150-199
D) 0-99

5. Which method of input selection for regression analysis evaluates the statistical significance of all included inputs after each input is added?
Select one:
Response:

A) Simple
B) Backward
C) Forward
D) Stepwise

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