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NEW QUESTION: 1
How does the RIB differ from the FIB?
A. The RIB includes many routes to the same destination prefix. The FIB contains only the best route
B. The FIB maintains network topologies and routing tables. The RIB is a Iist of routes to particular network destinations.
C. The RIB is used to create network topologies and routing tables. The FIB is a list of routes to particular network destinations.
D. The FIB includes many routes a single destination. The RIB is the best route to a single destination.
Answer: C
Explanation:
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NEW QUESTION: 2
A current member of the board of directors at First Savings Association (an institution with $150 million in total assets) was a director at First National Bank (an institution with total assets of $200 million) for many years. The two institutions are located in the same town. Before being elected to the board of First Savings, the director retired from the First National board. To honor his years of service with First National, the bank made him a director emeritus for life. He can attend any board meeting but cannot vote. He may speak to matters before the board and receives a director's fee. In actuality, however, the director never attends board meetings. Does this relationship violate Regulation L?
A. No, because he does not attend meetings.
B. No, because he cannot vote.
C. Yes, because he receives a fee.
D. Yes, because he is really an honorary director.
Answer: D

NEW QUESTION: 3
A Data Scientist is developing a machine learning model to classify whether a financial transaction is fraudulent. The labeled data available for training consists of 100,000 non-fraudulent observations and 1,000 fraudulent observations.
The Data Scientist applies the XGBoost algorithm to the data, resulting in the following confusion matrix when the trained model is applied to a previously unseen validation dataset. The accuracy of the model is
99.1%, but the Data Scientist has been asked to reduce the number of false negatives.

Which combination of steps should the Data Scientist take to reduce the number of false positive predictions by the model? (Select TWO.)
A. Change the XGBoost eval_metric parameter to optimize based on rmse instead of error.
B. Change the XGBoost evaljnetric parameter to optimize based on AUC instead of error.
C. Increase the XGBoost max_depth parameter because the model is currently underfitting the data.
D. Increase the XGBoost scale_pos_weight parameter to adjust the balance of positive and negative weights.
E. Decrease the XGBoost max_depth parameter because the model is currently overfitting the data.
Answer: B,E