もし学習教材は問題があれば、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。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験トレーニング資料は正確性が高くて、カバー率も広い。あなたがMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング認定試験に合格するのに最も良くて、最も必要な学習教材です。 ITの専門者はMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング認定試験があなたの願望を助けって実現できるのがよく分かります。NewValidDumpsはあなたの夢に実現させるサイトでございます。 NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング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。

Microsoft Azure DP-100J NewValidDumpsは君にとってベストな選択になります。

Microsoft　DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)認定試験トレーリング試験参考書に疑問を持たれば、Microsoft会社のウエブサイトから無料でDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)認定試験トレーリング試験のためのデモをダウンロードできます。 うちのMicrosoftのDP-100J トレーニング資料試験トレーニング資料を購入する前に、NewValidDumpsのサイトで、一部分のフリーな試験問題と解答をダンロードでき、試用してみます。君がうちの学習教材を購入した後、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。

オンラインサービスは研究資料模擬练習問題などで、アフターサービスはNewValidDumpsが最新の認定問題だけでなく、絶えずに問題集を更新しています。たくさんの人はMicrosoft DP-100J認定試験トレーリング「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験を通ることが難しいと思います。もし弊社の問題集を勉強してそれは簡単になります。

Microsoft DP-100J認定試験トレーリング - 最もよくて最新で資料を提供いたします。

自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々NewValidDumpsの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験に合格することができます。MicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験を準備しているあなたに試験に合格させるために、我々NewValidDumpsは模擬試験ソフトを更新し続けています。

多くのMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング認定試験を準備している受験生がいろいろなDP-100J認定試験トレーリング「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験についてサービスを提供するサイトオンラインがみつけたがNewValidDumpsはIT業界トップの専門家が研究した参考材料で権威性が高く、品質の高い教育資料で、一回に参加する受験者も合格するのを確保いたします。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 2
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: 3
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: 4
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: 5
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A

Lpi 201-450 - 心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。 MicrosoftのServiceNow CSA認定試験に合格するためにたくさん方法があって、非常に少ないの時間とお金を使いのは最高で、NewValidDumpsが対応性の訓練が提供いたします。 現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのSalesforce DEX-403J試験認定を取得しましたか？Salesforce DEX-403J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。 NewValidDumpsが提供したMicrosoftのCisco 350-501試験問題と解答が真実の試験の練習問題と解答は最高の相似性があり、一年の無料オンラインの更新のサービスがあり、100%のパス率を保証して、もし試験に合格しないと、弊社は全額で返金いたします。 人によって目標が違いますが、あなたにMicrosoft　CompTIA FC0-U61J試験に順調に合格できるのは我々の共同の目標です。

Updated: May 28, 2022