学習教材がどんな問題があっても、あるいは君の試験を失敗したら、私たちは全額返金するのを保証いたします。OmgzlookはMicrosoftのDP-100J資格トレーリング試験の最新の問題集を提供するの専門的なサイトです。MicrosoftのDP-100J資格トレーリング問題集はDP-100J資格トレーリングに関する問題をほとんど含まれます。 OmgzlookのITエリートたちは彼らの専門的な目で、最新的なMicrosoftのDP-100J資格トレーリング試験トレーニング資料に注目していて、うちのMicrosoftのDP-100J資格トレーリング問題集の高い正確性を保証するのです。もし君はいささかな心配することがあるなら、あなたはうちの商品を購入する前に、Omgzlookは無料でサンプルを提供することができます。 Omgzlookを選ぶなら、成功を選ぶのに等しいです。
Microsoft Azure DP-100J 自分の幸せは自分で作るものだと思われます。
我々は尽力してあなたにMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)資格トレーリング試験に合格させます。 あなたは弊社の高品質Microsoft DP-100J 関連問題資料試験資料を利用して、一回に試験に合格します。OmgzlookのMicrosoft DP-100J 関連問題資料問題集は専門家たちが数年間で過去のデータから分析して作成されて、試験にカバーする範囲は広くて、受験生の皆様のお金と時間を節約します。
なぜならば、IT職員にとって、MicrosoftのDP-100J資格トレーリング資格証明書があるのは肝心な指標であると言えます。自分の能力を証明するために、DP-100J資格トレーリング試験に合格するのは不可欠なことです。弊社のDP-100J資格トレーリング真題を入手して、試験に合格する可能性が大きくなります。
早くMicrosoft DP-100J資格トレーリング試験参考書を買いましょう！
Omgzlookの専門家チームがMicrosoftのDP-100J資格トレーリング認証試験に対して最新の短期有効なトレーニングプログラムを研究しました。MicrosoftのDP-100J資格トレーリング「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験に参加者に対して30時間ぐらいの短期の育成訓練でらくらくに勉強しているうちに多くの知識を身につけられます。
君の明るい将来を祈っています。みなさんにOmgzlookを選ぶのはより安心させるためにOmgzlookは部分のMicrosoft DP-100J資格トレーリング「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験材料がネットで提供して、君が無料でダウンロードすることができます。
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のMicrosoftのCompTIA CS0-003J認証試験について最新な研究を完成いたしました。 Microsoft Nutanix NCP-DB-6.5認証試験に合格することが簡単ではなくて、Microsoft Nutanix NCP-DB-6.5証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。 インターネットで時勢に遅れないSAP C_THR84_2405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SAP C_THR84_2405トレーニング資料を提供するユニークなサイトです。 Omgzlookが提供したMicrosoftのOracle 1z0-1084-24「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験問題と解答が真実の試験の練習問題と解答は最高の相似性があり、一年の無料オンラインの更新のサービスがあり、100%のパス率を保証して、もし試験に合格しないと、弊社は全額で返金いたします。 Omgzlookが提供したMicrosoftのMicrosoft DP-420トレーニング資料を利用したら、MicrosoftのMicrosoft DP-420認定試験に受かることはたやすくなります。
Updated: May 28, 2022