当社のトレーニング資料は専門家が研究した最新の研究資料です。NewValidDumpsを利用したら、あなたはいつでも最新の問題集と解答を持つことができます。当社のトレーニングツールは定期的に更新しますから、常に変わっている試験の目標に従っています。 周りの多くの人は全部Microsoft　DP-100J専門知識資格認定試験にパースしまして、彼らはどのようにできましたか。今には、あなたにNewValidDumpsを教えさせていただけませんか。 選択は必ずしも絶対な幸福をもたらさないかもしれませんが、あなたに変化のチャンスを与えます。

Microsoft Azure DP-100J そうであれば、あなたは夢がある人だと思います。

最近、MicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)専門知識試験は非常に人気のある認定試験です。 我々NewValidDumpsのITエリートと我々のMicrosoftのDP-100J 試験対応試験のソフトに満足するお客様は我々に自信を持たせます。あなたのMicrosoftのDP-100J 試験対応試験を準備する圧力を減少するのは我々の責任で、あなたにMicrosoftのDP-100J 試験対応試験に合格させるのは我々の目標です。

NewValidDumpsのDP-100J専門知識教材を購入したら、あなたは一年間の無料アップデートサービスを取得しました。試験問題集が更新されると、NewValidDumpsは直ちにあなたのメールボックスにDP-100J専門知識問題集の最新版を送ります。あなたは試験の最新バージョンを提供することを要求することもできます。

Microsoft DP-100J専門知識 - あらゆる人にとって、時間は非常に大切です。

我々のMicrosoftのDP-100J専門知識ソフトを利用してお客様の高通過率及び我々の技術の高いチームで、我々は自信を持って我々NewValidDumpsは専門的なのだと言えます。アフターサービスは会社を評価する重要な基準です。これをよくできるために、我々は全日24時間のサービスを提供します。MicrosoftのDP-100J専門知識ソフトを購入してから一年間の無料更新サービスも提供します。試験に失敗したら、全額で返金する承諾があります。だから、MicrosoftのDP-100J専門知識試験に合格したいあなたは安心で弊社の商品を選べばいいんです。

でも、Microsoft　DP-100J専門知識復習教材を選ばれば、試験に合格することは簡単です。DP-100J専門知識復習教材の内容は全面的で、価格は合理的です。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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

ServiceNow CIS-HAM - すべては豊富な内容があって各自のメリットを持っています。 MicrosoftのCompTIA 220-1101Jの認定試験に合格すれば、就職機会が多くなります。 我々NewValidDumpsはMicrosoftのMicrosoft AZ-500J試験問題集をリリースする以降、多くのお客様の好評を博したのは弊社にとって、大変な名誉なことです。 Microsoft PL-300 - 彼らはNewValidDumpsの問題集が有効なこと確認しました。 競争力が激しい社会に当たり、我々NewValidDumpsは多くの受験生の中で大人気があるのは受験生の立場からMicrosoft　UiPath UiPath-ABAv1試験資料をリリースすることです。

Updated: May 28, 2022