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A00-406テスト模擬問題集 & A00-406試験復習赤本

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SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines 認定 A00-406 試験問題 (Q68-Q73):

質問 # 68
What does the term "bagging" refer to in ensemble learning?

A. A type of feature extraction
B. A form of dimensionality reduction
C. A technique that reduces model complexity
D. The process of combining multiple identical models to reduce variance

正解：D

質問 # 69
Which algorithm is commonly used for binary classification in machine learning pipelines, especially when dealing with imbalanced datasets?

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

正解：C

質問 # 70
What is "model versioning" in the context of model deployment?

A. The process of training a model from scratch
B. The process of creating synthetic data
C. The practice of keeping track of different versions of a model to maintain reproducibility
D. The process of evaluating model performance

正解：C

質問 # 71
What is the purpose of cross-entropy loss in machine learning, especially in the context of classification?

A. To quantify the variance of a model
B. To calculate the mean squared error of a regression model
C. To measure the dissimilarity between predicted and actual class probabilities
D. To evaluate feature importance

正解：C

質問 # 72
Which feature extraction method can take both interval variables and class variables as inputs?

A. Robust PCA
B. Principal component analysis
C. Autoencoder
D. Singular value decomposition

正解：C

質問 # 73
......

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