近年、IT領域で競争がますます激しくなります。IT認証は同業種の欠くことができないものになりました。あなたはキャリアで良い昇進のチャンスを持ちたいのなら、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J復習テキスト「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験トレーニング資料を利用してMicrosoftの認証の証明書を取ることは良い方法です。 そのデモはDP-100J復習テキスト試験資料の一部を含めています。私たちは本当にお客様の貴重な意見をDP-100J復習テキスト試験資料の作りの考慮に入れます。 NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J復習テキスト試験トレーニング資料は豊富な知識と経験を持っているIT専門家に研究された成果で、正確度がとても高いです。

Microsoft Azure DP-100J 我々の誠意を信じてください。

Microsoft Azure DP-100J復習テキスト - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 弊社の質問と解答を安心にご利用ください。 自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J 問題無料試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J 問題無料試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々NewValidDumpsの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J 問題無料試験に合格することができます。

MicrosoftのDP-100J復習テキスト認定試験は業界で広く認証されたIT認定です。世界各地の人々はMicrosoftのDP-100J復習テキスト認定試験が好きです。この認証は自分のキャリアを強化することができ、自分が成功に近づかせますから。

Microsoft DP-100J復習テキスト - 早くNewValidDumpsの問題集を君の手に入れましょう。

一日も早くMicrosoftのDP-100J復習テキスト試験に合格したい？ NewValidDumpsが提供した問題と解答はIT領域のエリートたちが研究して、実践して開発されたものです。それは十年過ぎのIT認証経験を持っています。NewValidDumpsは全面的な認証基準のトレーニング方法を追求している。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J復習テキストを利用した大勢の人々によると、MicrosoftのDP-100J復習テキスト試験の合格率は１００パーセントに達したのです。もし君が試験に関する問題があれば、私たちは最も早い時間で、解答します。

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

あなたはうちのMicrosoftのSAP C_SAC_2402問題集を購入する前に、一部分のフリーな試験問題と解答をダンロードして、試用してみることができます。 NewValidDumps のMicrosoftのAvaya 72301X問題集はシラバスに従って、それにAvaya 72301X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。 Juniper JN0-252 - あなたはNewValidDumpsの学習教材を購入した後、私たちは一年間で無料更新サービスを提供することができます。 SAP C-HAMOD-2404 - あなたに成功に近づいて、夢の楽園に一歩一歩進めさせられます。 SAP C_FIORD_2404 - 資料の整理に悩んでいますか。

Updated: May 28, 2022