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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

Model StudioのImputationノードにおいて、カテゴリ変数の欠損値を最も頻繁に出現する値で埋める方法はどれか。

カテゴリ変数の場合、最頻値（Mode）で補完するのが一般的です。

2026年3月21日

SAS Viyaにおいて、データをディスクではなくメモリ上に保持して演算を行う利点はどれか。

インメモリ処理により、ディスクI/Oを最小限に抑え大規模データの高速演算が可能になります。

2026年3月21日

Gradient Boostingにおいて、各ステップで学習される弱学習器として最も一般的なものはどれか。

勾配ブースティングでは一般的に層の浅い決定木（弱学習器）を積み重ねて学習します。

2026年3月21日

SVMにおいて、マージンの内側に一部のデータが入ることを許容するパラメータ設定を何と呼ぶか。

Soft Marginは誤分類を一部許容することでモデルの汎化性能を高めます。

2026年3月21日

モデルに変数を入れたり外したりしながら、AICなどの基準が最小になる組み合わせを探す手法はどれか。

Stepwise Selectionは変数の追加と削除を繰り返して最適なモデルを構築します。

2026年3月21日

特定の属性（性別や年齢など）によってモデルの予測精度に差がないかを確認する評価はどれか。

Fairness Assessmentはモデルが特定のグループに対して不当な不利益を与えていないかを検証します。

2026年3月21日

CASLにおいて、アクションの結果を変数に格納した際に生成されるデータ構造はどれか。

アクションの結果はDictionary形式の構造に格納され、プログラム内で参照可能です。

2026年3月21日

事前分布と尤度関数を組み合わせて事後分布を求める統計的アプローチはどれか。

ベイズ統計は新しいデータが得られるたびにモデルの確率分布を更新します。

2026年3月21日

Model Studioで構築したモデルを外部アプリで利用するために、ロジックを書き出したファイルはどれか。

Astore（Analytic Store）ファイルは複雑なモデルの学習済み状態をバイナリ形式で保存します。

2026年3月21日

ターゲット変数の割合が極端に偏っている場合、少ない方のクラスを増やして学習させる手法はどれか。

Oversamplingは少数クラスのデータを複製または生成して不均衡を解消します。

2026年3月21日