それは正確性が高くて、カバー率も広いです。あなたはOmgzlook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復習テキスト試験トレーニング資料はMicrosoftのDP-100J復習テキスト認定試験を準備するのリーダーです。 IT業界で働いているあなたにとってのMicrosoftのDP-100J復習テキスト試験の重要性を知っていますから、我々はあなたを助けられるMicrosoftのDP-100J復習テキストソフトを開発しました。我々はあなたにすべての資料を探して科学的に分析しました。 無料デモはあなたに安心で購入して、購入した後1年間の無料MicrosoftのDP-100J復習テキスト試験の更新はあなたに安心で試験を準備することができます、あなたは確実に購入を休ませることができます私たちのソフトウェアを試してみてください。
Microsoft Azure DP-100J 成功を祈ります。
Microsoft Azure DP-100J復習テキスト - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 試験問題と解答に関する質問があるなら、当社は直後に解決方法を差し上げます。 Omgzlookの専門家が研究された問題集を利用してください。まだMicrosoftのDP-100J 認定テキスト認定試験を悩んでいますかこの情報の時代の中で専門なトレーニングを選択するのと思っていますか？良いターゲットのトレーニングを利用すれば有効で君のIT方面の大量の知識を補充 できます。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J復習テキスト試験問題資料は質が良くて値段が安い製品です。我々は低い価格と高品質の模擬問題で受験生の皆様に捧げています。我々は心からあなたが首尾よく試験に合格することを願っています。
Microsoft DP-100J復習テキスト - 「信仰は偉大な感情で、創造の力になれます。
IT業種のMicrosoftのDP-100J復習テキスト認定試験に合格したいのなら、Omgzlook MicrosoftのDP-100J復習テキスト試験トレーニング問題集を選ぶのは必要なことです。MicrosoftのDP-100J復習テキスト認定試験に受かったら、あなたの仕事はより良い保証を得て、将来のキャリアで、少なくともIT領域であなたの技能と知識は国際的に認知され、受け入れられるです。これも多くの人々がMicrosoftのDP-100J復習テキスト認定試験を選ぶ理由の一つです。その理由でこの試験はますます重視されるになります。Omgzlook MicrosoftのDP-100J復習テキスト試験トレーニング資料はあなたが上記の念願を実現することを助けられるのです。Omgzlook MicrosoftのDP-100J復習テキスト試験トレーニング資料は豊富な経験を持っているIT専門家が研究したもので、問題と解答が緊密に結んでいますから、比べるものがないです。高い価格のトレーニング授業を受けることはなくて、Omgzlook MicrosoftのDP-100J復習テキスト試験トレーニング資料をショッピングカートに入れる限り、我々はあなたが気楽に試験に合格することを助けられます。
あなたの夢は何ですか。あなたのキャリアでいくつかの輝かしい業績を行うことを望まないのですか。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A
QUESTION NO: 2
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: 3
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: 4
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: 5
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/
MicrosoftのSplunk SPLK-5002試験に受かったら、あなたの技能を検証できるだけでなく、あなたが専門的な豊富の知識を持っていることも証明します。 OmgzlookのThe Open Group OGEA-101教材を購入したら、あなたは一年間の無料アップデートサービスを取得しました。 Netskope NSK101 - 違った選択をしたら違った結果を取得しますから、選択は非常に重要なことです。 Lpi 701-100J認定試験の資格を取得するのは容易ではないことは、すべてのIT職員がよくわかっています。 ISQI CTFL-PT_D - 適当な方法を採用する限り、夢を現実にすることができます。
Updated: May 28, 2022