それはOmgzlookのMicrosoftのDP-100J日本語版トレーリング試験の問題と解答を含まれます。そして、その学習教材の内容はカバー率が高くて、正確率も高いです。それはきっと君のMicrosoftのDP-100J日本語版トレーリング試験に合格することの良い参考資料です。 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。この問題集はあなたが少ない労力で最高の結果を取得することができます。 Omgzlookはあなたと一緒に君のITの夢を叶えるために頑張ります。
Microsoft Azure DP-100J Omgzlookは君にとってベストな選択になります。
購入した前にMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版トレーリングソフトのような商品の適用性をあなたに感じさせるために、我々はMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版トレーリングソフトのデモを提供して、あなたはOmgzlookで無料でダウンロードして体験できます。 OmgzlookのMicrosoftのDP-100J 予想試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。
豊富な問題と分析で作るソフトであなたはMicrosoftのDP-100J日本語版トレーリング試験に合格することができます。あなたのIT領域での能力を証明したいのですか。もっと多くの認可と就職機会を貰いたいのですか。
Microsoft DP-100J日本語版トレーリング - 心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。
弊社のDP-100J日本語版トレーリング問題集の購入について、決済手段は決済手段はpaypalによるお支払いでございますが、クレジットカードはpaypalにつながることができますから、クレジットカードの方もお支払いのこともできますということでございます。paypal支払い方法は安全な決済手段のために、お客様の利益を保証できます。OmgzlookのDP-100J日本語版トレーリング問題集を購入してpaypalで支払われることができます。
現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのDP-100J日本語版トレーリング試験認定を取得しましたか？DP-100J日本語版トレーリング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。短時間でDP-100J日本語版トレーリング試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのDP-100J日本語版トレーリング資料を参考しましょう。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 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
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
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
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
Microsoft Microsoft DP-203-KR問題集の専業化であれば、アフタサービスの細心であれば、我々Omgzlookはお客様を安心に購買して利用させます。 だから、我々社は力の限りで弊社のMicrosoft Cisco 300-710J試験資料を改善し、改革の変更に応じて更新します。 SASInstitute A00-406 - 不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。 あなたはCisco 300-730J試験に不安を持っていますか？Cisco 300-730J参考資料をご覧下さい。 世界の激しい変化によって、Axis ANVE-JPN試験の内容も変わっています。
Updated: May 28, 2022