いまDP-100J日本語版参考資料試験に合格するショートカットを教えてあげますから。あなたを試験に一発合格させる素晴らしいDP-100J日本語版参考資料試験に関連する参考書が登場しますよ。それはOmgzlookのDP-100J日本語版参考資料問題集です。 Omgzlookは君が最も早い時間でMicrosoftのDP-100J日本語版参考資料試験に合格するのを助けます。私たちは君がITエリートになるのに頑張ります。 もし不合格になったら、私たちは全額返金することを保証します。
Microsoft Azure DP-100J 我々の誠意を信じてください。
弊社のOmgzlookで無料でMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版参考資料ソフトのデモを直ちにダウンロードできます。 自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J 模擬モード試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J 模擬モード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 模擬モード試験に合格することができます。
我々Omgzlookがあなたに提供するMicrosoftのDP-100J日本語版参考資料ソフトはこれを保証します。我々の問題集の更新と解答への専門的な分析は我々の商品に多くの受験生の試験に合格する秘密武器にならせます。試験に失敗したら全額d返金するという承諾は我々への励ましです。
Microsoft DP-100J日本語版参考資料 - 早くOmgzlookの問題集を君の手に入れましょう。
Microsoft DP-100J日本語版参考資料試験に合格することは簡単ではなくて、適切な訓练を選ぶのはあなたの成功の第一歩です。情報源はあなたの成功の保障で、Omgzlookの商品はとてもいい情報保障ですよ。君はOmgzlookの商品を選ばればMicrosoft DP-100J日本語版参考資料認証試験に合格するのを１００％保証するだけでなくあなたのために1年の更新を無料で提供します。
君が後悔しないようにもっと少ないお金を使って大きな良い成果を取得するためにOmgzlookを選択してください。Omgzlookはまた一年間に無料なサービスを更新いたします。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 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
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: 4
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: 5
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
Omgzlookはあなたが100% でSAP C_THR81_2405試験に合格させるの保証することができてまたあなたのために一年の無料の試験の練習問題と解答の更新サービス提供して、もし試験に失敗したら、弊社はすぐ全額で返金を保証いたします。 Omgzlook のMicrosoftのOracle 1z0-915-1問題集はシラバスに従って、それにOracle 1z0-915-1認定試験の実際に従って、あなたがもっとも短い時間で最高かつ最新の情報をもらえるように、弊社はトレーニング資料を常にアップグレードしています。 CIW 1D0-720 - もし訓練班とオンライン研修などのルートを通じないと試験に合格するのが比較的に難しい、一回に合格率非常に低いです。 Omgzlook MicrosoftのCisco 820-605J試験トレーニング資料というのは一体なんでしょうか。 そうしたらあなたがMicrosoftのMicrosoft AZ-305J認定試験にもっと自信を増加して、もし失敗したら、全額で返金いたします。
Updated: May 28, 2022