あなたはDP-100J最新知識試験に不安を持っていますか？DP-100J最新知識参考資料をご覧下さい。私たちのDP-100J最新知識参考資料は十年以上にわたり、専門家が何度も練習して、作られました。あなたに高品質で、全面的なDP-100J最新知識参考資料を提供することは私たちの責任です。 MicrosoftのDP-100J最新知識試験に受かるのはあなたが自分をIT業種にアピールする方法の一つです。でも、試験に合格するために大量な時間とエネルギーを費やすことはなく、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J最新知識試験トレーニング資料を選んだらいいです。 NewValidDumpsはきみの貴重な時間を節約するだけでなく、 安心で順調に試験に合格するのを保証します。

Microsoft Azure DP-100J そうだったら、NewValidDumpsを利用したください。

Microsoft Azure DP-100J最新知識 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) NewValidDumps を選択して１００％の合格率を確保することができて、もし試験に失敗したら、NewValidDumpsが全額で返金いたします。 NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J 全真模擬試験試験トレーニング資料はあなたの成功への第一歩です。この資料を持っていたら、難しいMicrosoftのDP-100J 全真模擬試験認定試験に合格することができるようになります。

あなたはインターネットでMicrosoftのDP-100J最新知識認証試験の練習問題と解答の試用版を無料でダウンロードしてください。そうしたらあなたはNewValidDumpsが用意した問題集にもっと自信があります。早くNewValidDumpsの問題集を君の手に入れましょう。

Microsoft DP-100J最新知識 - あなたの愛用する版をやってみよう。

なぜ受験生のほとんどはNewValidDumpsを選んだのですか。それはNewValidDumpsがすごく便利で、広い通用性があるからです。NewValidDumpsのITエリートたちは彼らの専門的な目で、最新的なMicrosoftのDP-100J最新知識試験トレーニング資料に注目していて、うちのMicrosoftのDP-100J最新知識問題集の高い正確性を保証するのです。もし君はいささかな心配することがあるなら、あなたはうちの商品を購入する前に、NewValidDumpsは無料でサンプルを提供することができます。

ご客様は弊社のDP-100J最新知識問題集を購入するかどうかと判断する前に、我が社は無料に提供するサンプルをダウンロードして試すことができます。それで、不必要な損失を避けできます。

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

MicrosoftのEMC D-GAI-F-01認定試験に合格することはきっと君の職業生涯の輝い将来に大変役に立ちます。 あなたは弊社NewValidDumpsのMicrosoft　Salesforce Platform-App-Builder-JPN試験問題集を利用し、試験に一回合格しました。 弊社のMicrosoftのSAP C_TS462_2022-KRソフトを購入するのを決めるとき、我々は各方面であなたに保障を提供します。 Microsoft　Microsoft MS-102問題集の購買に何か質問があれば、我々の職員は皆様のお問い合わせを待っています。 EXIN PR2F-JPN - できるだけ100％の通過率を保証使用にしています。

Updated: May 28, 2022