MicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験の合格書は君の仕事の上で更に一歩の昇進と生活条件の向上を助けられて、大きな財産に相当します。MicrosoftのDP-100J日本語版サンプル認定試験はIT専門知識のレベルの考察として、とっても重要な地位になりつつます。Goldmile-Infobizは最も正確なMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験資料を追求しています。 弊社が提供したすべての勉強資料と他のトレーニング資料はコスト効率の良い製品で、サイトが一年間の無料更新サービスを提供します。ですから、弊社のトレーニング製品はあなたが試験に合格することを助けにならなかったら、全額で返金することを保証します。 受験者はGoldmile-Infobizが提供した資料を利用してDP-100J日本語版サンプル認証試験は問題にならないだけでなく、高い点数も合格することができます。
Microsoft Azure DP-100J でも大丈夫です。
Microsoft Azure DP-100J日本語版サンプル - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) いまの市場にとてもよい問題集が探すことは難しいです。 この問題集には実際の試験に出る可能性のあるすべての問題が含まれています。従って、この問題集を真面目に学ぶ限り、DP-100J 学習範囲認定試験に合格するのは難しいことではありません。
その資料は練習問題と解答に含まれています。弊社の資料があなたに練習を実践に移すチャンスを差し上げ、あなたはぜひMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル試験に合格して自分の目標を達成できます。Goldmile-Infobiz のMicrosoftのDP-100J日本語版サンプル問題集は１００パーセント検証とテストを通過したもので、認定試験に合格する専門的な指導者です。
Microsoft DP-100J日本語版サンプル - 自分がやっていることに満足していますか。
ご客様は弊社のDP-100J日本語版サンプル問題集を購入するかどうかと判断する前に、我が社は無料に提供するサンプルをダウンロードして試すことができます。それで、不必要な損失を避けできます。ご客様はDP-100J日本語版サンプル問題集を購入してから、勉強中で何の質問があると、行き届いたサービスを得られています。ご客様はDP-100J日本語版サンプル資格認証試験に失敗したら、弊社は全額返金できます。その他、DP-100J日本語版サンプル問題集の更新版を無料に提供します。
実際にはそれは全く不要です。IT認定試験はあなたの思い通りに神秘的なものではありません。
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
この悩みに対して、我々社Goldmile-InfobizはMicrosoftのSASInstitute A00-231J試験に準備するあなたに専門的なヘルプを与えられます。 はやくGoldmile-InfobizのDatabricks Databricks-Certified-Data-Analyst-Associate-JPN問題集を入手しましょう。 IIA IIA-CIA-Part2-KR - 勉強中で、何の質問があると、メールで我々はあなたのためにすぐ解決します。 Goldmile-InfobizのMicrosoftのMedical Tests PTCEの試験問題と解答は当面の市場で最も徹底的な正確的な最新的な模擬テストです。 私たちは、このキャリアの中で、10年以上にわたりプロとしてJuniper JN0-253練習資料を作りました。
Updated: May 28, 2022