SASInstitute A00-406 Fragenkatalog - A00-406 Online Prüfungen

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SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines A00-406 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q86-Q91):

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

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

Antwort: C

87. Frage
What is the primary purpose of "continuous integration and continuous deployment" (CI/CD) in the context of model deployment?

A. To visualize data distribution
B. To evaluate the model's accuracy
C. To create synthetic data
D. To automate the testing, integration, and deployment of new model versions

Antwort: D

88. Frage
Which technique is used for feature selection in a machine learning pipeline when dealing with a large number of features?

A. Naive Bayes
B. Regularization
C. One-Hot Encoding
D. Principal Component Analysis (PCA)

Antwort: B

89. Frage
In machine learning, what does "overfitting" refer to?

A. A model that has too much complexity and fits the training data too closely
B. A model that is undertrained and has high bias
C. A model that is unable to make predictions
D. A model that performs well on new, unseen data

Antwort: A

90. Frage
Which of the following is a common technique for handling missing data in a machine learning pipeline?

A. Replacing missing values with zeros
B. Ignoring missing data
C. Deleting rows with missing data
D. Imputing missing values

Antwort: D

91. Frage
......

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