자격증의 필요성

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1. -> 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).
- Allow for 1 substitute rule in case the variable for the primary splitting rule is missing.
- Disable pruning for the decision tree.
-> 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.
-> Run the process flow.
What is the number of input variables being used by the Neural Network Model?
Enter your numeric answer in the space below:
Response:

A) 13
B) 11
C) 16
D) 10

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

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

3. Which method of input selection for regression analysis evaluates the statistical significance of the total model to see if it improves on the baseline as the variables are added and once no further improvement is made then variable selection ends?
Select one:
Response:

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

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

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

5. 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

질문과 대답: