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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

高カーディナリティ（種類が多い）カテゴリ変数を数値化する際、ターゲットの平均値を用いる手法はどれか。

Target Encodingは各カテゴリを目的変数の平均値に置き換える手法です。

2026年3月21日

分類モデルにおいて、カットオフ値を変更しても変わらない指標はどれか。

AUCは全ての閾値における性能を統合した指標であるためカットオフ値に依存しません。

2026年3月21日

PythonからSAS ViyaのCASアクションを呼び出し、機械学習モデルを構築するためのライブラリはどれか。

SAS SWATパッケージを使用すると、PythonコードからCAS環境の強力な演算機能を利用できます。

2026年3月21日

SAS Viya環境で時系列データの季節性とトレンドを考慮した予測を行うための自動化ノードはどれか。

TS Forecastingノードはデータの周期性や傾向を自動的に分析して将来値を予測します。

2026年3月21日

既存の複数の変数から新しい意味を持つ変数を作成し、モデルの予測力を高めるプロセスはどれか。

特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）はモデルの性能向上に不可欠なステップです。

2026年3月21日

SAS Viyaにおいて、各ワーカーノードが持つメモリの一部を他のノードと共有せずに並列処理する構造はどれか。

MPP（Massively Parallel Processing）はデータを分散し複数のノードで同時に計算を行います。

2026年3月21日

回帰モデルにおいて、係数の絶対値の和をペナルティとして加え、変数選択の効果を持つ手法はどれか。

Lasso回帰は不要な変数の係数をゼロにする性質があり、モデルの簡素化に寄与します。

2026年3月21日

SAS Visual Text Analyticsにおいて、ドキュメント内の単語の重要度を頻度と希少性から計算する手法はどれか。

TF-IDFは単語の出現頻度と逆文書頻度を組み合わせて重要度を算出します。

2026年3月21日

複数のモデルの予測値を重み付け平均して最終的な予測を行う手法を何と呼ぶか。

Stackingは下位モデルの出力をメタモデルの入力として利用し精度を向上させます。

2026年3月21日

学習データと運用データの分布が異なる（Dataset Shift）場合、モデルの妥当性を確認するために行う評価はどれか。

PSI（Population Stability Index）は時間の経過によるデータの分布変化を測定します。

2026年3月21日