激変なネット情報時代で、質の良いMicrosoftのDP-100J日本語認定対策問題集を見つけるために、あなたは悩むことがありませんか。私たちは君がNewValidDumpsを選ぶことと正確性の高いMicrosoftのDP-100J日本語認定対策問題集を祝っています。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語認定対策問題集が君の認定試験に合格するのに大変役に立ちます。 あなたが自分のキャリアでの異なる条件で自身の利点を発揮することを助けられます。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語認定対策試験トレーニング資料はインターネットでの全てのトレーニング資料のリーダーです。 ご心配なく、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J日本語認定対策試験トレーニング資料を手に入れるなら、ITに関する認定試験はなんでも楽に合格できます。

その中で、DP-100J日本語認定対策認定試験は最も重要な一つです。

我々は多くの受験生にMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語認定対策試験に合格させたことに自慢したことがないのです。 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。

我が社のNewValidDumpsはいつまでもお客様の需要を重点に置いて、他のサイトに比べより完備のMicrosoft試験資料を提供し、Microsoft試験に参加する人々の通過率を保障できます。お客様に高質のDP-100J日本語認定対策練習問題を入手させるには、我々は常に真題の質を改善し足り、最新の試験に応じて真題をアープデートしたいしています。我々DP-100J日本語認定対策試験真題を暗記すれば、あなたはこの試験にパースすることができます。

Microsoft DP-100J日本語認定対策 - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。

現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのDP-100J日本語認定対策試験認定を取得しましたか？DP-100J日本語認定対策試験認定は給料の増加とジョブのプロモーションに役立ちます。短時間でDP-100J日本語認定対策試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのDP-100J日本語認定対策資料を参考しましょう。また、DP-100J日本語認定対策問題集に疑問があると、メールで問い合わせてください。

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DP-100J日本語認定対策試験のソフトウェアです。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日本語認定対策問題集で、最も安全な購入保障で、最もタイムリーなMicrosoftのDP-100J日本語認定対策試験のソフトウェアの更新です。

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

EMC D-VXR-OE-23試験備考資料の整理を悩んでいますか。 MicrosoftのAmazon SOA-C02-JPN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Amazon SOA-C02-JPN試験に一番信頼できるヘルプを提供します。 だから、NewValidDumpsはあなたがMicrosoft　Microsoft MB-260資格認定試験にパースする正確の方法です。 Nutanix NCP-DB - 社会と経済の発展につれて、多くの人はIT技術を勉強します。 言い換えば、受験者は短い時間をかけて勉強したら、Versa Networks VNX100試験に合格できます。

Updated: May 28, 2022