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SAS Certified Specialist Machine Learning Using SAS Viya

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

モデルの学習とは独立して、統計的な指標（相関係数など）に基づいて変数を選択する手法はどれか。

フィルター手法（Filter Method）はモデル構築前に統計量を用いて変数の有用性を評価します。

2026年3月21日

母集団内の各グループ（層）の比率を維持したまま抽出するサンプリング手法はどれか。

層化抽出法（Stratified Sampling）はターゲットの比率が偏らないようにデータを分割する際に有用です。

2026年3月21日

不均衡データにおいて、全ての予測を「負」とした場合でも極端に高い値が出てしまう指標はどれか。

正解率（Accuracy）はデータに偏りがある場合、多数派クラスの的中率に引きずられ実態を見誤る可能性があ…

2026年3月21日

SAS ViyaのモデルをPython環境で再現するために、ロジックをカプセル化したオブジェクトはどれか。

Astore形式のモデルはPythonのSWATライブラリを通じてロードし、予測を実行できます。

2026年3月21日

決定木において、これ以上分割しても精度が上がらない場合に末端の節を削除するプロセスはどれか。

剪定（Pruning）は過学習を防ぐために不要な枝を切り落とす作業です。

2026年3月21日

モデルの複雑さ（パラメータ数）に対してペナルティを課し、モデルの適合度を評価する指標はどれか。

赤池情報量基準（AIC）はモデルの適合度と簡潔さのバランスを評価する指標です。

2026年3月21日

CAS環境で非常に大きな整数を扱うために使用されるデータ型はどれか。

INT64型は通常の整数型よりも大きな範囲の数値を保持するために設計されています。

2026年3月21日

時系列データにおいて、過去の自分自身の値との相関を示す指標はどれか。

自己相関（Autocorrelation）は時系列データ内の周期性やパターンを把握するために重要です。

2026年3月21日

残差プロットにおいて、残差が特定のパターンを持たずランダムに分散している状態は何を示すか。

残差がランダムであることは、モデルがデータの主要な構造を捉えられていることを示唆します。

2026年3月21日

画像認識タスクにおいて、局所的な特徴を抽出するために使用されるレイヤーはどれか。

畳み込み層（Convolutional Layer）はフィルターを用いて画像のエッジや模様を抽出します。

2026年3月21日