Omgzlookの専門家チームが君の需要を満たすために自分の経験と知識を利用してMicrosoftのDP-100J受験体験認定試験対策模擬テスト問題集が研究しました。模擬テスト問題集と真実の試験問題がよく似ています。一目でわかる最新の出題傾向でわかりやすい解説と充実の補充問題があります。 なぜ彼らがDP-100J受験体験問題集を選ぶかというと、弊社のDP-100J受験体験問題集は高品質で、便利で、勉強しやすいからです。弊社のDP-100J受験体験問題集を買う人は全部DP-100J受験体験試験にいい成績で合格しました。 OmgzlookのMicrosoftのDP-100J受験体験の試験問題は同じシラバスに従って、実際のMicrosoftのDP-100J受験体験認証試験にも従っています。
Microsoft Azure DP-100J 無料な部分ダウンロードしてください。
Microsoft Azure DP-100J受験体験 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) Omgzlookは君にとってベストな選択になります。 MicrosoftのDP-100J 難易度受験料認証試験は世界でどの国でも承認されて、すべての国が分け隔てをしないの試験です。Omgzlook のMicrosoftのDP-100J 難易度受験料認証証明書はあなたが自分の知識と技能を高めることに助けになれることだけでなく、さまざまな条件であなたのキャリアを助けることもできます。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J受験体験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。その権威性は言うまでもありません。うちのMicrosoftのDP-100J受験体験試験トレーニング資料を購入する前に、Omgzlookのサイトで、一部分のフリーな試験問題と解答をダンロードでき、試用してみます。
Microsoft DP-100J受験体験 - 我々の誠意を信じてください。
IT業種は急激に発展しているこの時代で、IT専門家を称賛しなければならないです。彼らは自身が持っている先端技術で色々な便利を作ってくれます。それに、会社に大量な人的·物的資源を節約させると同時に、案外のうまい効果を取得しました。彼らの給料は言うまでもなく高いです。そのような人になりたいのですか。羨ましいですか。心配することはないです。OmgzlookのMicrosoftのDP-100J受験体験トレーニング資料はあなたに期待するものを与えますから。Omgzlookを選ぶのは、成功を選ぶということになります。
自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J受験体験試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J受験体験試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々Omgzlookの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J受験体験試験に合格することができます。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 3
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これら
の質問はレビュー画面に表示されません。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data
QUESTION NO: 4
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: 5
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
EMC D-CIS-FN-23 - この認証がどんなに重要するかあなたもよく知っています。 Huawei H13-311_V3.5 - 心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。 MicrosoftのHP HPE7-M03認定試験はIT職員が欠くことができない認証です。 短時間でMicrosoft PL-500J試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのMicrosoft PL-500J資料を参考しましょう。 Qlik QREP - ですから、躊躇しないではやく試験を申し込みましょう。
Updated: May 28, 2022