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1. You are building a model for a marketing campaign. Every responder to the campaign solicitation will generate $471 in gross revenue. The average cost per solicitation is $66. Incorporating the above information in a decision matrix, what would be the decision threshold (probability cutoff) generated in your model?
You may use a calculator for this question. On the certification exam, an on-screen calculator is provided for you.
Select one:
Response:

A) 0.14
B) 0.20
C) 0.86
D) 0.16

2. Perform these tasks in SAS Enterprise Miner:
Add a Decision Tree node, as shown below. (Make sure you use only default options in the Decision Tree node.)

Run the Decision Tree node.
Suppose that the data has been oversampled and the probability that TARGET=1 is 0.10 in the population. Incorporate the above scenario and run the Decision Tree node again.
What is the misclassification rate in the validation data set?
Response:

A) 0.154788
B) 0.10
C) 0.157016
D) 0.162252

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) under 4.99%
B) 7% or higher
C) 5%-5.99%
D) 6%-6.99%

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.
In the validation data, the lift corresponding to the fourth decile is in which of the following ranges?
Response:

A) 1.75 or more
B) 1.25-.49999
C) 0-1.24999
D) 1.5-1.74999

5. The importance of an input variable in predicting a target in an MLP-based neural network can be figured out by which of the following?
Response:

A) none of the above
B) the highest absolute value of the parameter estimate between the input and any of the hidden neurons
C) the highest absolute value of the parameter estimate between the input and any of the hidden neurons multiplied by the absolute value of the parameter estimate of the hidden neuron
D) the average of the absolute values of parameter estimates between the input and all of the hidden neurons

질문과 대답: