つまりDP-100J日本語版問題解説練習問題はあなたの最も正しい選択です。あなたは今やはりDP-100J日本語版問題解説試験に悩まされていますか？長い時間DP-100J日本語版問題解説試験を取り組んいる弊社はあなたにDP-100J日本語版問題解説練習問題を提供できます。あなたはDP-100J日本語版問題解説試験に興味を持たれば、今から行動し、DP-100J日本語版問題解説練習問題を買いましょう。 我々はあなたに提供するのは最新で一番全面的なMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説問題集で、最も安全な購入保障で、最もタイムリーなMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験のソフトウェアの更新です。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DP-100J日本語版問題解説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。 だから、DP-100J日本語版問題解説復習教材を買いました。

Microsoft Azure DP-100J こうして、君は安心で試験の準備を行ってください。

NewValidDumpsのガイダンスとヘルプを通して、初めにMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版問題解説「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の認証を受けるあなたは、気楽に試験に合格すことができます。 Microsoft DP-100J 模擬対策問題「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験に合格することが簡単ではなくて、Microsoft DP-100J 模擬対策問題証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。

その中で、NewValidDumpsが他のサイトをずっと先んじてとても人気があるのは、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験トレーニング資料が本当に人々に恩恵をもたらすことができて、速く自分の夢を実現することにヘルプを差し上げられますから。DP-100J日本語版問題解説認定試験はIT業界の新たなターニングポイントの一つです。試験に受かったら、あなたはIT業界のエリートになることができます。

Microsoft DP-100J日本語版問題解説 - IT認証はIT業種での競争な手段の一つです。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験問題資料は質が良くて値段が安い製品です。我々は低い価格と高品質の模擬問題で受験生の皆様に捧げています。我々は心からあなたが首尾よく試験に合格することを願っています。あなたに便利なオンラインサービスを提供して、Microsoft DP-100J日本語版問題解説試験問題についての全ての質問を解決して差し上げます。

難しいIT認証試験に受かることを選んだら、頑張って準備すべきです。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語版問題解説試験トレーニング資料はIT認証試験に受かる最高の資料で、手に入れたら成功への鍵を持つようになります。

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
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: 4
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: 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Microsoft DP-600J試験トレーニング資料はIT人員の皆さんがそんな目標を達成できるようにヘルプを提供して差し上げます。 Scrum PSPO-I - これは全てのIT認証試験を受ける受験生のアドバイスです。 NewValidDumpsのMicrosoftのSalesforce MuleSoft-Integration-Associate試験トレーニング資料を利用して気楽に試験に合格しました。 あなたのFortinet FCSS_SOC_AN-7.4試験の成功のために、NewValidDumpsをミスしないでください。 最近、MicrosoftのSalesforce CRT-403試験は非常に人気のある認定試験です。

Updated: May 28, 2022