きっと君に失望させないと信じています。最新MicrosoftのDP-100J勉強方法認定試験は真実の試験問題にもっとも近くて比較的に全面的でございます。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J勉強方法認証試験について最新な研究を完成いたしました。 あなたは最高の方法を探しましたから。私たちの強力なNewValidDumpsチームの開発するMicrosoftのDP-100J勉強方法ソフトを使用して試験に保障があります。 我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。

その中で、DP-100J勉強方法認定試験は最も重要な一つです。

Microsoft Azure DP-100J勉強方法 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) どんな質問があっても、すぐ返事できます。 早速買いに行きましょう。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J 復習時間試験トレーニング資料を使ったら、君のMicrosoftのDP-100J 復習時間認定試験に合格するという夢が叶えます。

だから、あなたはコンピューターでMicrosoftのウエブサイトを訪問してください。そうすれば、あなたは簡単にDP-100J勉強方法復習教材のデモを無料でダウンロードできます。そして、あなたはDP-100J勉強方法復習教材の三種類のデモをダウンロードできます。

Microsoft DP-100J勉強方法 - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。

ここで無料にNewValidDumpsが提供したMicrosoftのDP-100J勉強方法試験の部分練習問題と解答をダウンロードできて、一度NewValidDumpsを選ばれば、弊社は全力に貴方達の合格を頑張ります。貴方達の試験に合格させることができないと、すぐに全額で返金いたします。

もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるMicrosoftのDP-100J勉強方法試験のソフトウェアです。我々はあなたに提供するのは最新で一番全面的なMicrosoftのDP-100J勉強方法問題集で、最も安全な購入保障で、最もタイムリーなMicrosoftのDP-100J勉強方法試験のソフトウェアの更新です。

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
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: 3
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: 4
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: 5
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

Salesforce DEX-403J - たくさんのひとは弊社の商品を使って、試験に順調に合格しました。 MicrosoftのCisco 300-425の購入の前にあなたの無料の試しから、購入の後での一年間の無料更新まで我々はあなたのMicrosoftのCisco 300-425試験に一番信頼できるヘルプを提供します。 今の人材が多い社会中に多くの業界は人材不足でたとえばIT業界はかなり技術的な人材が不足で、MicrosoftのOMG OMG-OCSMP-MBI300認定試験はIT技術の認証試験の1つで、NewValidDumpsはMicrosoftのOMG OMG-OCSMP-MBI300認証試験に関するの特別な技術を持ってサイトでございます。 Salesforce ANC-301 - 社会と経済の発展につれて、多くの人はIT技術を勉強します。 Oracle 1z0-808 - 真実試験問題が似てるのを確保することができて一回合格するのは目標にしています。

Updated: May 28, 2022