MicrosoftのDP-100J試験参考書認定試験を受けることを決めたら、Goldmile-Infobizがそばにいて差し上げますよ。Goldmile-Infobizはあなたが自分の目標を達成することにヘルプを差し上げられます。あなたがMicrosoftのDP-100J試験参考書「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認定試験に合格する需要を我々はよく知っていますから、あなたに高品質の問題集と科学的なテストを提供して、あなたが気楽に認定試験に受かることにヘルプを提供するのは我々の約束です。 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。もし君の予算がちょっと不自由で、おまけに質の良いMicrosoftのDP-100J試験参考書試験トレーニング資料を購入したいなら、Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J試験参考書試験トレーニング資料を選択したほうが良いです。 試験に合格しない心配する必要がないですから、気楽に試験を受けることができます。
Microsoft Azure DP-100J 資料の整理に悩んでいますか。
短い時間に最も小さな努力で一番効果的にMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)試験参考書試験の準備をしたいのなら、Goldmile-InfobizのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)試験参考書試験トレーニング資料を利用することができます。 あなたの成功も我々Goldmile-Infobizの成功です。だから、我々は力を尽くしてあなたにMicrosoftのDP-100J 合格内容試験に合格させます。
これは全てのIT認証試験を受ける受験生のアドバイスです。Goldmile-Infobizのトレーニング資料を手に入れたら、あなたは成功への鍵を握るようになります。成功の楽園にどうやって行きますか。
Microsoft DP-100J試験参考書 - Goldmile-Infobizは全面的に受験生の利益を保証します。
現在、多くの外資系会社はMicrosoftのDP-100J試験参考書試験認定を持つ職員に奨励を与えます。それに、DP-100J試験参考書試験に合格しない人々は大変なことであるでしょうか？我々のMicrosoftのDP-100J試験参考書問題集は試験に準備する受験生にヘルプを与えます。もしあなたはMicrosoftのDP-100J試験参考書試験に準備しているなら、弊社Goldmile-InfobizのDP-100J試験参考書問題集を使ってください。
うちのMicrosoftのDP-100J試験参考書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。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 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
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
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
QUESTION NO: 5
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
なぜ我々社は試験に合格しないなら、全額での返金を承諾するのは大勢の客様が弊社のMicrosoft IBM C1000-189問題集を使用して試験に合格するのは我々に自信を与えるからです。 Goldmile-Infobizの MicrosoftのMicrosoft MB-335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Microsoft MB-335試験問題とほぼ同じです。 近年Microsoft Fortinet NSE5_FSW_AD-7.6認定試験の難度で大方の受験生は試験に合格しなかったのに面して、勇者のようにこのチャレンジをやってますか。 Network Appliance NS0-076 - あなたはどのような方式で試験を準備するのが好きですか。 また、時間を節約でき、短い時間で勉強したら、Databricks Databricks-Certified-Data-Engineer-Associate試験に参加できます。
Updated: May 28, 2022