我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。Omgzlook MicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題試験問題集はあなたに問題と解答に含まれている大量なテストガイドを提供しています。インターネットで時勢に遅れないDP-100Jテストサンプル問題勉強資料を提供するというサイトがあるかもしれませんが、Omgzlookはあなたに高品質かつ最新のMicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題トレーニング資料を提供するユニークなサイトです。 Omgzlookが提供したMicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験問題と解答が真実の試験の練習問題と解答は最高の相似性があり、一年の無料オンラインの更新のサービスがあり、100%のパス率を保証して、もし試験に合格しないと、弊社は全額で返金いたします。 Omgzlookが提供したMicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題トレーニング資料を利用したら、MicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題認定試験に受かることはたやすくなります。
Microsoft Azure DP-100J これは本当に素晴らしいことです。
だから、弊社の提供するDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)テストサンプル問題問題集を暗記すれば、きっと試験に合格できます。 Omgzlookの値段よりそれが創造する価値ははるかに大きいです。あなたの予算が限られている場合に完全な問題集を必要としたら、OmgzlookのMicrosoftのDP-100J 実際試験試験トレーニング資料を試してみてください。
Omgzlookは同業の中でそんなに良い地位を取るの原因は弊社のかなり正確な試験の練習問題と解答そえに迅速の更新で、このようにとても良い成績がとられています。そして、弊社が提供した問題集を安心で使用して、試験を安心で受けて、君のMicrosoft DP-100Jテストサンプル問題認証試験の１００％の合格率を保証しますす。OmgzlookにたくさんのIT専門人士がいって、弊社の問題集に社会のITエリートが認定されて、弊社の問題集は試験の大幅カーバして、合格率が１００％にまで達します。
Microsoft DP-100Jテストサンプル問題 - それと比べるものがありません。
近年、IT領域で競争がますます激しくなります。IT認証は同業種の欠くことができないものになりました。あなたはキャリアで良い昇進のチャンスを持ちたいのなら、OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験トレーニング資料を利用してMicrosoftの認証の証明書を取ることは良い方法です。現在、MicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題認定試験に受かりたいIT専門人員がたくさんいます。Omgzlookの試験トレーニング資料はMicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題認定試験の１００パーセントの合格率を保証します。
君がうちの学習教材を購入した後、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jテストサンプル問題試験トレーニング資料は試験問題と解答を含まれて、豊富な経験を持っているIT業種の専門家が長年の研究を通じて作成したものです。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
x.1、x2、およびx3の機能に対してscikit-learn
Pythonライブラリを使用して、機能のスケーリングを実行しています。
元のデータとスケーリングされたデータを次の図に示します。
ドロップダウンメニューを使用して、グラフィックに表示される情報に基づいて各質問に回
答する回答選択肢を選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: StandardScaler
The StandardScaler assumes your data is normally distributed within each feature and will scale them such that the distribution is now centred around 0, with a standard deviation of 1.
Example:
All features are now on the same scale relative to one another.
Box 2: Min Max Scaler
Notice that the skewness of the distribution is maintained but the 3 distributions are brought into the same scale so that they overlap.
Box 3: Normalizer
References:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/
QUESTION NO: 2
分類タスクを解決しています。
データセットが不均衡です。
あなたは、分類精度を向上させるためにAzureの機械学習Studioのモジュールを選択する必
要があります。
あなたはどちらのモジュールを使用する必要がありますか？
A. フィルタに基づく機能の選択
B. 順列機能の重要性
C. フィッシャー線形判別分析。
D. の合成少数オーバーサンプリング技術（撃ち）
Answer: D
Explanation
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio (classic) to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
You connect the SMOTE module to a dataset that is imbalanced. There are many reasons why a dataset might be imbalanced: the category you are targeting might be very rare in the population, or the data might simply be difficult to collect. Typically, you use SMOTE when the class you want to analyze is under-represented.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
QUESTION NO: 3
モデルトレーニング要件に合わせて、順列機能の重要度モジュールを構成する必要がありま
す。
あなたは何をするべきか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプショ
ンを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation
Box 1: 500
For Random seed, type a value to use as seed for randomization. If you specify 0 (the default), a number is generated based on the system clock.
A seed value is optional, but you should provide a value if you want reproducibility across runs of the same experiment.
Here we must replicate the findings.
Box 2: Mean Absolute Error
Scenario: Given a trained model and a test dataset, you must compute the Permutation
Feature Importance scores of feature variables. You need to set up the Permutation Feature
Importance module to select the correct metric to investigate the model's accuracy and replicate the findings.
Regression. Choose one of the following: Precision, Recall, Mean Absolute Error , Root
Mean Squared Error, Relative Absolute Error, Relative Squared Error, Coefficient of
Determination References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/permutation-feature-importan
QUESTION NO: 4
Azure Machine Learning Studioを使用してデータセットを分析しています。
各機能列のp値と一意の値カウントを含む統計サマリーを生成する必要があります。
ユーザーはどちらのモジュールを使用できますか？それぞれの正解は完全な解決策を提示し
ます。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
A. インジケーター値に変換
B. カウントテーブルのエクスポート
C. 線形相関の計算
D. データの要約
E. Pythonスクリプトの実行
Answer: B,C
Explanation
The Export Count Table module is provided for backward compatibility with experiments that use the Build Count Table (deprecated) and Count Featurizer (deprecated) modules.
E: Summarize Data statistics are useful when you want to understand the characteristics of the complete dataset. For example, you might need to know:
How many missing values are there in each column?
How many unique values are there in a feature column?
What is the mean and standard deviation for each column?
The module calculates the important scores for each column, and returns a row of summary statistics for each variable (data column) provided as input.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/export- count-table
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/summarize-data
QUESTION NO: 5
提供されているトレーニングセットを使用して、バイナリ分類モデルを構築しています。
トレーニングセットは2つのクラス間で不均衡です。
データの不均衡を解決する必要があります。
この目標を達成するための3つの可能な方法は何ですか？各正解は完全なソリューションを
示します注：
それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
A. モデルの評価指標として精度を使用します。
B. トレーニング機能セットを正規化します。
C. マイノリティクラスで合成サンプルを生成します。
D. 分類にペナルティを科す
E.
アンダーサンプリングまたはオーバーサンプリングを使用してデータセットをリサンプリン
グします
Answer: A,C,E
CompTIA 220-1101 - Omgzlookは優れたIT情報のソースを提供するサイトです。 弊社のMicrosoftのSalesforce B2C-Commerce-Developer-JPN試験問題集を買うかどうかまだ決めていないなら、弊社のデモをやってみよう。 Cisco 200-301-KR - これは試験の準備をするために非常に効率的なツールですから。 我々はあなたのMicrosoftのPegasystems PEGAPCDC87V1試験への成功を確保しているだけでなく、楽な準備過程と行き届いたアフターサービスを承諾しています。 それはOmgzlookのSAP C_S4FTR_2023問題集です。
Updated: May 28, 2022