うちのMicrosoftのDP-100J問題と解答問題集を購入したら、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。もし学習教材は問題があれば、或いは試験に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。Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J問題と解答試験トレーニング資料は正確性が高くて、カバー率も広い。 こんな保障がありますから、心配する必要は全然ないですよ。Goldmile-InfobizのDP-100J問題と解答問題集は多くの受験生に検証されたものですから、高い成功率を保証できます。 Goldmile-Infobizの MicrosoftのDP-100J問題と解答試験トレーニング資料はGoldmile-Infobizの実力と豊富な経験を持っているIT専門家が研究したもので、本物のMicrosoftのDP-100J問題と解答試験問題とほぼ同じです。
Microsoft Azure DP-100J ふさわしい方式を選ぶのは一番重要なのです。
Goldmile-Infobizは長年の努力を通じて、MicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)問題と解答認定試験の合格率が１００パーセントになっていました。 あなたが我々の資料を購入するとき、あなたのMicrosoftのDP-100J 資格練習試験に関するすべてのヘルプを購入しました。世界は変化している、我々はできるだけそのペースを維持する必要があります。
あなたはGoldmile-Infobizの学習教材を購入した後、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。あなたは最新のMicrosoftのDP-100J問題と解答試験トレーニング資料を手に入れることが保証します。もしうちの学習教材を購入した後、試験に不合格になる場合は、私たちが全額返金することを保証いたします。
Microsoft DP-100J問題と解答 - ローマは一日に建てられませんでした。
時には、進める小さなステップは人生の中での大きなステップとするかもしれません。MicrosoftのDP-100J問題と解答試験は小さな試験だけでなく、あなたの職業生涯に重要な影響を及ぼすことができます。これはあなたの能力を認めます。MicrosoftのDP-100J問題と解答試験のほかの認証試験も大切なのです。それに、これらの資料は我々Goldmile-Infobizのウェブサイトで見つけることができます。
Goldmile-Infobizは認定で優秀なIT資料のウエブサイトで、ここでMicrosoft DP-100J問題と解答認定試験の先輩の経験と暦年の試験の材料を見つけることができるとともに部分の最新の試験の題目と詳しい回答を無料にダウンロードこともできますよ。弊社のIT技術専門家たち は質が高い問題集と答えを提供し、お客様が合格できるように努めています。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 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
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
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: 5
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
Microsoft AZ-104J - 時間が経つとともに、我々はインタネット時代に生活します。 Amazon Data-Engineer-Associate - こうして、君は安心で試験の準備を行ってください。 あなたは十分の時間でOracle 1z0-1057-25試験を準備することができます。 Goldmile-Infobizが提供したMicrosoftのSalesforce B2C-Commerce-Architect「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。 我々社のGoldmile-InfobizからMicrosoft Salesforce Experience-Cloud-Consultant問題集デモを無料にダウンロードできます。
Updated: May 28, 2022