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「SAS Certified Specialist Machine Learning Using SAS Viya」の記事一覧

決定木において、分割を行う際に「不純度の減少量」を最大にする変数を選択する手法はどれか。
Gini Splitは不純度(混ざり具合)を最も低減させる変数を分割基準として採用します。
2026年3月21日
SHAP値(Shapley Additive Explanations)が基づいている理論はどれか。
SHAPは協力ゲーム理論の概念を用いて、各特徴量が予測結果に与える寄与度を公平に分配します。
2026年3月21日
SAS Viyaにおいて、モデル構築前にデータのスキューネス(歪度)を確認する最も適切なノードはどれか。
Data Explorationノードは、各変数の分布や統計的な特性を視覚的に把握するのに適しています。
2026年3月21日
SVMにおいて、分類境界(ハイパープレーン)に最も近いデータ点を何と呼ぶか。
サポートベクトルは境界線の位置を決定する重要な役割を持ちます。
2026年3月21日
k-Means法において、最初にランダムに配置されるクラスタの代表点を何と呼ぶか。
セントロイド(重心)は各ステップで所属するデータ点に基づいて更新されます。
2026年3月21日
SAS ViyaのManage Variablesノードで、変数の役割(Role)を「Rejected」に変更するとどうなるか。
Rejected(拒絶)された変数はモデル構築の入力対象から外されます。
2026年3月21日
すべての変数からスタートし、モデルの性能を下げない変数を順に削除していく手法はどれか。
減少法(Backward Elimination)は初期状態のフルモデルから寄与の低い変数を削っていきます。
2026年3月21日
ニューラルネットワークの学習率(Learning Rate)が大きすぎるとどうなるか。
学習率が過大だと重みの更新が大きすぎて、最小値に収束せず不安定になります。
2026年3月21日
目的変数のイベント(正解)が発生する確率を p としたとき、オッズ(Odds)の定義はどれか。
オッズはイベントが発生する確率と発生しない確率の比を表します。
2026年3月21日
CAS環境でデータをロードする際、ワーカーノード間でデータを均等に配置することを何と呼ぶか。
データの分散(Distribution)により、各ノードが並列に処理を行いパフォーマンスを最大化します。
2026年3月21日

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