IT職員のあなたは毎月毎月のあまり少ない給料を持っていますが、暇の時間でひたすら楽しむんでいいですか。Microsoft　DP-100J日本語版テキスト内容試験認定書はIT職員野給料増加と仕事の昇進にとって、大切なものです。それで、我々社の無料のMicrosoft　DP-100J日本語版テキスト内容デモを参考して、あなたに相応しい問題集を入手します。 MicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容試験のために勉強していますなら、NewValidDumpsの提供するMicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容試験ソフトはあなたの選びの最高です。我々の目的はあなたにMicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容試験に合格することだけです。 そして、DP-100J日本語版テキスト内容試験参考書の問題は本当の試験問題とだいたい同じことであるとわかります。

Microsoft Azure DP-100J きっと君に失望させないと信じています。

我々はあなたにMicrosoft　DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版テキスト内容試験に合格させるために、全力を尽くします。 我々は受験生の皆様により高いスピードを持っているかつ効率的なサービスを提供することにずっと力を尽くしていますから、あなたが貴重な時間を節約することに助けを差し上げます。NewValidDumps MicrosoftのDP-100J 関連日本語内容試験問題集はあなたに問題と解答に含まれている大量なテストガイドを提供しています。

Microsoft　DP-100J日本語版テキスト内容認定資格試験の難しさなので、我々サイトDP-100J日本語版テキスト内容であなたに適当する認定資格試験問題集を見つけるし、本当の試験での試験問題の難しさを克服することができます。当社はMicrosoft　DP-100J日本語版テキスト内容認定試験の最新要求にいつもでも関心を寄せて、最新かつ質高い模擬試験問題集を準備します。また、購入する前に、無料のPDF版デモをダウンロードして信頼性を確認することができます。

Microsoft DP-100J日本語版テキスト内容 - 早くNewValidDumpsの問題集を君の手に入れましょう。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容試験トレーニング資料を使ったら、君のMicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容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日本語版テキスト内容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。

でも多くの人が合格するために大量の時間とエネルギーをかかって、無駄になります。同等の効果は、NewValidDumpsは君の貴重な時間とお金を節約するだけでなく１００％の合格率を保証いたします。

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

Salesforce Sales-Cloud-Consultant - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。 Cisco 700-250 - NewValidDumpsは認証試験の専門的なリーダーで、最全面的な認証基準のトレーニング方法を追求して、１００パーセントの成功率を保証します。 無料デモはあなたに安心で購入して、購入した後1年間の無料MicrosoftのJuniper JN0-683試験の更新はあなたに安心で試験を準備することができます、あなたは確実に購入を休ませることができます私たちのソフトウェアを試してみてください。 Cisco CCST-Networking - NewValidDumpsはIT領域の10年以上の認定経験を持っていますから、問題と解答に含まれています。 CWNP CWISA-102 - 我々の承諾だけでなく、お客様に最も全面的で最高のサービスを提供します。

Updated: May 28, 2022