もし失敗したら、全額で返金を保証いたします。Omgzlookの問題集はIT専門家がMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験について自分の知識と経験を利用して研究したものでございます。Omgzlookの問題集は真実試験の問題にとても似ていて、弊社のチームは自分の商品が自信を持っています。 MicrosoftのDP-100J日本語版サンプル認定試験に受かるのはあなたの技能を検証することだけでなく、あなたの専門知識を証明できて、上司は無駄にあなたを雇うことはしないことの証明書です。当面、IT業界でMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル認定試験の信頼できるソースが必要です。 弊社の資源はずっと改訂され、アップデートされていますから、緊密な相関関係があります。
DP-100J日本語版サンプル認定試験に合格することは難しいようですね。
あなたの希望はOmgzlookのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版サンプル試験トレーニング資料にありますから、速く掴みましょう。 一回だけでMicrosoftのDP-100J 問題無料試験に合格したい？Omgzlookは君の欲求を満たすために存在するのです。Omgzlookは君にとってベストな選択になります。
ですから、ぜひOmgzlookというチャンスを掴んでください。OmgzlookのMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験トレーニング資料はあなたがMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル認定試験に合格することを助けます。この認証を持っていたら、あなたは自分の夢を実現できます。
Microsoft DP-100J日本語版サンプル - 信じないでしょうか。
時間とお金の集まりより正しい方法がもっと大切です。MicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験のために勉強していますなら、Omgzlookの提供するMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験ソフトはあなたの選びの最高です。我々の目的はあなたにMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験に合格することだけです。試験に失敗したら、弊社は全額で返金します。我々の誠意を信じてください。あなたが順調に試験に合格するように。
しかし、これは本当のことですよ。DP-100J日本語版サンプル認定試験の準備を効率的にするために、どんなツールが利用に値するものかわかっていますか。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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Huawei H19-319_V2.0試験を準備しているあなたに試験に合格させるために、我々Omgzlookは模擬試験ソフトを更新し続けています。 CIW 1D0-720 - では、どんな参考書は選べる価値を持っていますか。 あなたは自分の望ましいMicrosoft SHRM SHRM-SCP問題集を選らんで、学びから更なる成長を求められます。 不合格になる場合或いはMicrosoftのIBM C1000-163問題集がどんな問題があれば、私たちは全額返金することを保証いたします。 現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのHuawei H19-338_V3.0試験認定を取得しましたか？Huawei H19-338_V3.0試験認定は給料の増加とジョブのプロモーションに役立ちます。
Updated: May 28, 2022