なぜなら、これはあなたがよりよく試験の準備をすることができる最高の方法ですから。最近、OmgzlookはIT認定試験に属するいろいろな試験に関連する最新版のDP-100J復習解答例問題集を提供し始めました。例えばDP-100J復習解答例日本語問題集などいろいろあります。 インターネットで時勢に遅れないDP-100J復習解答例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復習解答例トレーニング資料を提供するユニークなサイトです。Omgzlookの勉強資料とMicrosoftのDP-100J復習解答例に関する指導を従えば、初めてMicrosoftのDP-100J復習解答例認定試験を受けるあなたでも一回で試験に合格することができます。 まだ何を待っているのでしょうか？
Microsoft Azure DP-100J 我々の誠意を信じてください。
Microsoft Azure DP-100J復習解答例 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 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 模擬試験サンプル試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J 模擬試験サンプル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 模擬試験サンプル試験に合格することができます。
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。試験に合格できないなんて心配しないで、あなたの能力を疑わないでください。MicrosoftのDP-100J復習解答例認定試験「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」を受けたいのなら、試験の準備に関する全ての質問がOmgzlookは解決して差し上げます。
Microsoft DP-100J復習解答例 - 正しい方法は大切です。
DP-100J復習解答例「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」はMicrosoftの一つ認証試験として、もしMicrosoft認証試験に合格してIT業界にとても人気があってので、ますます多くの人がDP-100J復習解答例試験に申し込んで、DP-100J復習解答例試験は簡単ではなくて、時間とエネルギーがかかって用意しなければなりません。
Omgzlookは多くの受験生を助けて彼らにMicrosoftのDP-100J復習解答例試験に合格させることができるのは我々専門的なチームがMicrosoftのDP-100J復習解答例試験を研究して解答を詳しく分析しますから。試験が更新されているうちに、我々はMicrosoftのDP-100J復習解答例試験の資料を更新し続けています。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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
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: 5
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
SAP C-DBADM-2404 - しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。 その結果、自信になる自己は面接のときに、面接官のいろいろな質問を気軽に回答できて、順調にEMC D-GAI-F-01向けの会社に入ります。 MicrosoftのMicrosoft MB-210J認定試験は競争が激しい今のIT業界中でいよいよ人気があって、受験者が増え一方で難度が低くなくて結局専門知識と情報技術能力の要求が高い試験なので、普通の人がMicrosoft認証試験に合格するのが必要な時間とエネルギーをかからなければなりません。 我々SAP C-S4FTR-2023問題集の通過率は高いので、90％の合格率を保証します。 EMC D-OME-OE-A-24 - 良い対応性の訓練が必要で、Omgzlook の問題集をお勧めます。
Updated: May 28, 2022