もし弊社の問題集を勉強してそれは簡単になります。弊社はオンラインサービスとアフターサービスとオンラインなどの全面方面を含めてます。オンラインサービスは研究資料模擬练習問題などで、アフターサービスはNewValidDumpsが最新の認定問題だけでなく、絶えずに問題集を更新しています。 我々の誠意を信じてください。あなたが順調に試験に合格するように。 弊社の資料を使って、１００％に合格を保証いたします。

Microsoft Azure DP-100J しかも、一年間の無料更新サービスを提供します。

あなたはDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)合格内容試験に不安を持っていますか？DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)合格内容参考資料をご覧下さい。 DP-100J 専門知識内容認定試験と言ったら、信頼できるのを無視することは難しい。NewValidDumps のDP-100J 専門知識内容試験トレーニング資料は特別にデザインしてできるだけあなたの仕事の効率を改善するのソフトです。

NewValidDumpsはきみの貴重な時間を節約するだけでなく、 安心で順調に試験に合格するのを保証します。NewValidDumpsは専門のIT業界での評判が高くて、あなたがインターネットでNewValidDumpsの部分のMicrosoft DP-100J合格内容「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」資料を無料でダウンロードして、弊社の正確率を確認してください。弊社の商品が好きなのは弊社のたのしいです。

Microsoft DP-100J合格内容 - 早くNewValidDumpsの問題集を君の手に入れましょう。

中国でこのような諺があります。天がその人に大任を降さんとする時、必ず先ず困窮の中におきてその心志を苦しめ、その筋骨を労し、その体膚を餓やし、その身を貧困へと貶めるのである。この話は現在でも真です。しかし、成功には方法がありますよ。正確な選択をしたら、そんなに苦労しなくても成功することもできます。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J合格内容試験トレーニング資料はIT職員を対象とした特別に作成されたものですから、IT職員としてのあなたが首尾よく試験に合格することを助けます。もしあなたは試験に準備するために知識を詰め込み勉強していれば、間違い方法を選びましたよ。こうやってすれば、時間とエネルギーを無駄にするだけでなく、失敗になるかもしれません。でも、今方法を変えるチャンスがあります。早くNewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J合格内容試験トレーニング資料を買いに行きましょう。その資料を手に入れたら、異なる人生を取ることができます。運命は自分の手にあることを忘れないでください。

君が後悔しないようにもっと少ないお金を使って大きな良い成果を取得するためにNewValidDumpsを選択してください。NewValidDumpsはまた一年間に無料なサービスを更新いたします。

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

NewValidDumpsのMicrosoftのThe Open Group OGEA-103試験トレーニング資料はあなたが成功へのショートカットです。 NewValidDumps のMicrosoftのSAP C_THR81_2311問題集はシラバスに従って、それにSAP C_THR81_2311認定試験の実際に従って、あなたがもっとも短い時間で最高かつ最新の情報をもらえるように、弊社はトレーニング資料を常にアップグレードしています。 しかし、調査や自分自身の試用の後、NewValidDumpsのJuniper JN0-683問題集が試験の準備ツールに最適であることはわかります。 MicrosoftのCompTIA FC0-U61J試験トレーニングソースを提供するサイトがたくさんありますが、NewValidDumpsは最実用な資料を提供します。 SAP C_S4CFI_2402 - 不合格になればNewValidDumpsは全額返金のことができますから、絶対損にならないです。

Updated: May 28, 2022