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SASInstitute SAS® Viya® Supervised Machine Learning Pipelines A00-406 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q46-Q51):

46. Frage
When deploying a model, what is "model explainability"?

A. The capability to interpret and understand the model's decisions and predictions
B. The time it takes to make predictions
C. The simplicity of the model
D. The process of data preprocessing

Antwort: A

47. Frage
What is the primary goal of building models in data science and machine learning?

A. Making predictions or inferences from data
B. Data visualization
C. Feature engineering
D. Data cleaning

Antwort: A

48. Frage
Which algorithm is commonly used for binary classification in machine learning pipelines, especially when dealing with imbalanced datasets?

A. K-Means Clustering
B. Support Vector Machine (SVM)
C. Principal Component Analysis (PCA)
D. Linear Regression

Antwort: B

49. Frage
In reinforcement learning, what is the agent's objective?

A. To generate synthetic data
B. To learn from labeled data
C. To maximize a cumulative reward over time
D. To make predictions

Antwort: C

50. Frage
Which of the following is a common source for external data in the context of business analytics?

A. Employee records
B. Intranet databases
C. Company financial reports
D. CRM data

Antwort: C

51. Frage
......

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