これはNewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J参考資料試験トレーニング資料は確かに信頼できて、受験生の皆様が首尾よく試験に合格することに助けを差し上げられることが証明されました。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J参考資料試験トレーニング資料がベストセラーになって、他のサイトをずっと先んじて皆様の認可を取りましたから、好評は言うまでもないです。MicrosoftのDP-100J参考資料認定試験を受けたら、速くNewValidDumpsというサイトをクリックしてください。 これも弊社が自信的にあなたに商品を薦める原因です。もし弊社のソフトを使ってあなたは残念で試験に失敗したら、弊社は全額で返金することを保証いたします。 まだ困っていたら、我々の試用版を使ってみてください。

Microsoft Azure DP-100J 試験に失敗したら、全額で返金する承諾があります。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)参考資料試験トレーニング資料を利用したら、望むことを取得できます。 我々の提供するPDF版のMicrosoftのDP-100J 復習問題集試験の資料はあなたにいつでもどこでも読めさせます。我々もオンライン版とソフト版を提供します。

NewValidDumps は世界的によく知られているサイトです。どうしてこのような大きな連鎖反応になりましたか。それはNewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J参考資料試験トレーニング資料は適用性が高いもので、本当にみなさんが良い成績を取ることを助けられるからです。

Microsoft DP-100J参考資料 - しかし、資料の品質が保証されることができません。

MicrosoftのDP-100J参考資料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NewValidDumpsは君の試験の問題を準備してしまいました。君の初めての合格を目標にします。

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。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J参考資料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。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 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
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

Salesforce CRT-211-JPN - 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。 NewValidDumpsのMicrosoftのVMware 5V0-63.21試験トレーニング資料は高度に認証されたIT領域の専門家の経験と創造を含めているものです。 Network Appliance NS0-163 - 一目でわかる最新の出題傾向でわかりやすい解説と充実の補充問題があります。 弊社のMicrosoftのEMC D-GAI-F-01ソフトを通してほとんどの人が試験に合格したのは我々の自信のある原因です。 Juniper JN0-637 - 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。

Updated: May 28, 2022