NewValidDumpsの MicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験トレーニング資料は高度に認証されたIT領域の専門家の経験と創造を含めているものです。その権威性は言うまでもありません。あなたはうちのMicrosoftのDP-100J模擬対策問題問題集を購入する前に、NewValidDumpsは無料でサンプルを提供することができます。 今の社会の中で、ネット上で訓練は普及して、弊社は試験問題集を提供する多くのネットの一つでございます。NewValidDumpsが提供したのオンライン商品がIT業界では品質の高い学習資料、受験生の必要が満足できるサイトでございます。 NewValidDumpsの提供する資料と解答を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J模擬対策問題試験に合格するコツを勉強することができます。

Microsoft Azure DP-100J それはあなたが夢を実現することを助けられます。

弊社のDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)模擬対策問題試験問題集によって、あなたの心と精神の満足度を向上させながら、勉強した後DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)模擬対策問題試験資格認定書を受け取って努力する人生はすばらしいことであると認識られます。 きっと望んでいるでしょう。では、常に自分自身をアップグレードする必要があります。

Microsoft　DP-100J模擬対策問題試験問題集を購買してから、一年間の無料更新を楽しみにしています。あなたにMicrosoft　DP-100J模擬対策問題試験に関する最新かつ最完備の資料を勉強させ、試験に合格させることだと信じます。もしあなたはDP-100J模擬対策問題試験に合格しなかったら、全額返金のことを承諾します。

Microsoft DP-100J模擬対策問題 - もちろんありますよ。

Microsoft　DP-100J模擬対策問題認定資格試験が難しいので、弊社のDP-100J模擬対策問題問題集はあなたに適当する認定資格試験問題集を見つけるし、本当の試験問題の難しさを克服することができます。弊社はMicrosoft　DP-100J模擬対策問題認定試験の最新要求に従って関心を持って、全面的かつ高品質な模擬試験問題集を提供します。また、購入する前に、無料でDP-100J模擬対策問題のPDF版デモをダウンロードでき、信頼性を確認することができます。

君がMicrosoftのDP-100J模擬対策問題問題集を購入したら、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。もしMicrosoftのDP-100J模擬対策問題問題集は問題があれば、或いは試験に不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。

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
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: 3
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: 4
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

QUESTION NO: 5
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

SAP P-SAPEA-2023 - 君が選んだのはNewValidDumps、成功を選択したのに等しいです。 弊社のNewValidDumpsはIT認定試験のソフトの一番信頼たるバンドになるという目標を達成するために、弊社はあなたに最新版のMicrosoftのSAP C-HAMOD-2404試験問題集を提供いたします。 Salesforce Tableau-CRM-Einstein-Discovery-Consultant-JPN - NewValidDumps を選ばれば短時間にITの知識を身につけることができて、高い点数をとられます。 Amazon SOA-C02 - これをよくできるために、我々は全日24時間のサービスを提供します。 もしかすると君はほかのサイトもMicrosoftのAmazon SOA-C02-KR認証試験に関する資料があるのを見つけた、比較したらNewValidDumpsが提供したのがいちばん全面的で品質が最高なことがわかりました。

Updated: May 28, 2022