HOME
SAS Certified Specialist Machine Learning Using SAS Viya

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

PCAにおいて、累積寄与率が意味するものは何か。

累積寄与率は、選択した主成分が元のデータの全分散のうち何割を説明できているかを示します。

2026年3月21日

学習済みのモデルを他の環境（SAS Micro Analytic Serviceなど）にパブリッシュする目的はどれか。

モデルをパブリッシュすることで、Webサービス等からAPI経由で即座に予測結果を返せるようになります。

2026年3月21日

Auto-tuningにおいて、次に試すべきパラメータを決定するために使われる関数を何と呼ぶか。

獲得関数（Acquisition Function）は「未知の領域の探索」と「有望な領域の活用」のバランスを制御します。

2026年3月21日

変数の分布を確認するために、データの最小値、最大値、四分位数を視覚化したグラフはどれか。

箱ひげ図（Box Plot）はデータの広がりと外れ値の有無を一目で確認するのに適しています。

2026年3月21日

SAS ViyaのModel Studioで、特定の条件に合致するデータ行のみを抽出するノードはどれか。

Filterノードを使用すると、分析対象とするデータの範囲を絞り込むことができます。

2026年3月21日

隠れ層のユニット数を極端に増やした場合に懸念されるリスクはどれか。

モデルの自由度が高くなりすぎると、訓練データの些細な変動にまで適合してしまいます。

2026年3月21日

分類において、負のクラスを正しく負と予測できた割合を示す指標はどれか。

特異度（Specificity）は、実際に「偽」であるものを正しく「偽」と判定する能力を示します。

2026年3月21日

ランダムフォレストにおいて「木の数」を増やしたとき、一般的にモデルはどう変化するか。

木の数を増やすとアンサンブルの効果が高まり予測が安定しますが、比例して計算コストも増加します。

2026年3月21日

決定木モデルが線形回帰と比較して優れている点はどれか。

決定木はデータの分割を繰り返すことで、変数間の複雑な非線形関係や交互作用を自然にモデル化できます。

2026年3月21日

SAS Viyaの起動時にデフォルトで作成され、全ユーザーがアクセス可能な共有領域はどれか。

PUBLICライブラリは共有データを保持するために一般的に利用される領域です。

2026年3月21日