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

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

1. Which feature extraction method can take both interval variables and class variables as inputs?

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

2. In the context of data sources, what is ETL?

A) Examine, Test, Log
B) Efficient Text Link
C) Execute, Terminate, Launch
D) Extract, Transform, Load

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

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

4. What is "model deployment" in the context of data science and machine learning?

A) Making the model available for use in real-world applications
B) The process of data cleaning
C) The process of selecting features
D) The process of building a model

5. Which of the following metrics is commonly used to evaluate the performance of a binary classification model in a machine learning pipeline?

A) Accuracy
B) Mean Absolute Error (MAE)
C) R-squared
D) Root Mean Squared Error (RMSE)

Fragen und Antworten: