NewValidDumpsはMicrosoftのDP-100J合格対策認定試験にたいして短期で有効なウェブサイトでDP-100J合格対策認定試験に合格するのを保証したり、Microsoft認証試験に合格しなければ全額で返金いたします。あなたはNewValidDumpsが提供したDP-100J合格対策の認証試験の問題集を購入するの前にインターネットで無料な試用版をダウンロードしてください。 NewValidDumpsは君のために良い訓練ツールを提供し、君のMicrosoft認証試に高品質の参考資料を提供しいたします。あなたの全部な需要を満たすためにいつも頑張ります。 MicrosoftのDP-100J合格対策認証試験はIT業界の中で含金度高い試験で、NewValidDumpsがMicrosoftのDP-100J合格対策認証試験について対応性の訓練 を提供しておって、ネットで弊社が提供した部分の問題集をダウンロードしてください。

Microsoft Azure DP-100J 頑張ってください。

IT認定試験の中でどんな試験を受けても、NewValidDumpsのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)合格対策試験参考資料はあなたに大きなヘルプを与えることができます。 これはあなたがDP-100J 受験対策解説集認定試験に合格できる保障です。この資料が欲しいですか。

その中で、DP-100J合格対策認定試験は最も重要な一つです。では、この試験に合格するためにどのように試験の準備をしているのですか。がむしゃらに試験に関連する知識を勉強しているのですか。

Microsoft DP-100J合格対策 - 一体どうしたらでしょうか。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J合格対策試験トレーニング資料を使ったら、君のMicrosoftのDP-100J合格対策認定試験に合格するという夢が叶えます。なぜなら、それはMicrosoftのDP-100J合格対策認定試験に関する必要なものを含まれるからです。NewValidDumpsを選んだら、あなたは簡単に認定試験に合格することができますし、あなたはITエリートたちの一人になることもできます。まだ何を待っていますか。早速買いに行きましょう。

しかし、難しいといっても、高い点数を取って楽に試験に合格できないというわけではないです。では、まだ試験に合格するショートカットがわからないあなたは、受験のテクニックを知りたいですか。

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

NewValidDumpsのMicrosoftのSAP C_ACT_2403試験トレーニング資料はMicrosoftのSAP C_ACT_2403認定試験を準備するのリーダーです。 どうやって安くて正確性の高いMicrosoftのSAP C_TS462_2022-KR問題集を買いますか。 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EMC D-GAI-F-01試験のソフトウェアです。 NewValidDumpsのMicrosoftのFortinet FCP_FWB_AD-7.4試験トレーニング資料は豊富な経験を持っているIT業種の専門家が長年の研究を通じて、作成したものです。 MicrosoftのHuawei H20-422_V1.0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Huawei H20-422_V1.0試験に一番信頼できるヘルプを提供します。

Updated: May 28, 2022