競争力が激しい社会に当たり、我々Omgzlookは多くの受験生の中で大人気があるのは受験生の立場からMicrosoft DP-100J関連合格問題試験資料をリリースすることです。たとえば、ベストセラーのMicrosoft DP-100J関連合格問題問題集は過去のデータを分析して作成ます。ほんとんどお客様は我々OmgzlookのMicrosoft DP-100J関連合格問題問題集を使用してから試験にうまく合格しましたのは弊社の試験資料の有効性と信頼性を説明できます。 ほんとんどお客様は我々OmgzlookのMicrosoft DP-100J関連合格問題問題集を使用してから試験にうまく合格しましたのは弊社の試験資料の有効性と信頼性を説明できます。競争力が激しい社会に当たり、我々Omgzlookは多くの受験生の中で大人気があるのは受験生の立場からMicrosoft DP-100J関連合格問題試験資料をリリースすることです。 躊躇わなく、行動しましょう。
Microsoft Azure DP-100J こうして、君は安心で試験の準備を行ってください。
MicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)関連合格問題試験に合格することは容易なことではなくて、良い訓練ツールは成功の保証でOmgzlookは君の試験の問題を準備してしまいました。 専門的な知識が必要で、もしあなたはまだこの方面の知識を欠かれば、Omgzlookは君に向ける知識を提供いたします。Omgzlookの専門家チームは彼らの知識や経験を利用してあなたの知識を広めることを助けています。
どんな業界で自分に良い昇進機会があると希望する職人がとても多いと思って、IT業界にも例外ではありません。ITの専門者はMicrosoftのDP-100J関連合格問題認定試験があなたの願望を助けって実現できるのがよく分かります。Omgzlookはあなたの夢に実現させるサイトでございます。
Microsoft DP-100J関連合格問題 - 弊社は君の試験の１００％合格率を保証いたします。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J関連合格問題の試験問題は同じシラバスに従って、実際のMicrosoftのDP-100J関連合格問題認証試験にも従っています。弊社はずっとトレーニング資料をアップグレードしていますから、提供して差し上げた製品は一年間の無料更新サービスの景品があります。あなたはいつでもサブスクリプションの期間を延長することができますから、より多くの時間を取って充分に試験を準備できます。Omgzlookというサイトのトレーニング資料を利用するかどうかがまだ決まっていなかったら、Omgzlookのウェブで一部の試験問題と解答を無料にダウンローしてみることができます。あなたに向いていることを確かめてから買うのも遅くないですよ。あなたが決して後悔しないことを保証します。
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関連合格問題「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。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 3
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: 4
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: 5
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
MicrosoftのMicrosoft DP-600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。 Microsoft PL-600 - 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。 現在、MicrosoftのUSGBC LEED-AP-ND認定試験に受かりたいIT専門人員がたくさんいます。 それは我々はMicrosoftのHuawei H12-621_V1.0問題集やHuawei H12-621_V1.0スタディガイドやHuawei H12-621_V1.0問題と解答がたくさんありますから。 Fortinet FCSS_SOC_AN-7.4 - Omgzlookは優れたIT情報のソースを提供するサイトです。
Updated: May 28, 2022