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NEW QUESTION 24
A Machine Learning Specialist is building a prediction model for a large number of features using linear models, such as linear regression and logistic regression During exploratory data analysis the Specialist observes that many features are highly correlated with each other This may make the model unstable What should be done to reduce the impact of having such a large number of features?

• A. Use matrix multiplication on highly correlated features.
• B. Apply the Pearson correlation coefficient
• C. Perform one-hot encoding on highly correlated features
• D. Create a new feature space using principal component analysis (PCA)

Answer: A

NEW QUESTION 25
A large mobile network operating company is building a machine learning model to predict customers who are likely to unsubscribe from the service. The company plans to offer an incentive for these customers as the cost of churn is far greater than the cost of the incentive.
The model produces the following confusion matrix after evaluating on a test dataset of 100 customers:
Based on the model evaluation results, why is this a viable model for production?

• A. The model is 86% accurate and the cost incurred by the company as a result of false negatives is less than the false positives.
• B. The model is 86% accurate and the cost incurred by the company as a result of false positives is less than the false negatives.
• C. The precision of the model is 86%, which is less than the accuracy of the model.
• D. The precision of the model is 86%, which is greater than the accuracy of the model.

Answer: A

NEW QUESTION 26
A Data Scientist is building a linear regression model and will use resulting p-values to evaluate the statistical significance of each coefficient. Upon inspection of the dataset, the Data Scientist discovers that most of the features are normally distributed. The plot of one feature in the dataset is shown in the graphic.

What transformation should the Data Scientist apply to satisfy the statistical assumptions of the linear regression model?

• A. Logarithmic transformation
• B. Polynomial transformation
• C. Exponential transformation
• D. Sinusoidal transformation

Answer: C

NEW QUESTION 27
Which of the following metrics should a Machine Learning Specialist generally use to compare/evaluate machine learning classification models against each other?

• A. Misclassification rate
• B. Area Under the ROC Curve (AUC)
• C. Mean absolute percentage error (MAPE)
• D. Recall

Answer: D

Explanation:
Explanation/Reference: https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/multiclass-model-insights.html

NEW QUESTION 28
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