多くの人々はMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験に合格できるのは難しいことであると思っています。この悩みに対して、我々社NewValidDumpsはMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング試験に準備するあなたに専門的なヘルプを与えられます。弊社のMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング練習問題を利用したら、あなたは気楽に勉強するだけではなく、順調に試験に合格します。 試験問題と解答に関する質問があるなら、当社は直後に解決方法を差し上げます。しかも、一年間の無料更新サービスを提供します。 弊社の高品質の試験問題集を通して、あなたにMicrosoft　DP-100J認定試験トレーリング試験似合格させ、あなたのIT技能と職業生涯を新たなレベルに押し進めるのは我々の使命です。

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。

Microsoft Azure 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) 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。 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。

NewValidDumpsはもっぱらITプロ認証試験に関する知識を提供するのサイトで、ほかのサイト使った人はNewValidDumpsが最高の知識源サイトと比較しますた。NewValidDumpsの商品はとても頼もしい試験の練習問題と解答は非常に正確でございます。

Microsoft DP-100J認定試験トレーリング - 準備することが時間と労力がかかります。

DP-100J認定試験トレーリング認定試験の資格を取得するのは容易ではないことは、すべてのIT職員がよくわかっています。しかし、DP-100J認定試験トレーリング認定試験を受けて資格を得ることは自分の技能を高めてよりよく自分の価値を証明する良い方法ですから、選択しなければならならないです。ところで、受験生の皆さんを簡単にIT認定試験に合格させられる方法がないですか。もちろんありますよ。NewValidDumpsの問題集を利用することは正にその最良の方法です。NewValidDumpsはあなたが必要とするすべてのDP-100J認定試験トレーリング参考資料を持っていますから、きっとあなたのニーズを満たすことができます。NewValidDumpsのウェブサイトに行ってもっとたくさんの情報をブラウズして、あなたがほしい試験DP-100J認定試験トレーリング参考書を見つけてください。

NewValidDumpsがもっと早くMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング認証試験に合格させるサイトで、MicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング認証試験についての問題集が市場にどんどん湧いてきます。あなたがまだ専門知識と情報技術を証明しています強い人材で、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J認定試験トレーリング認定試験について最新の試験問題集が君にもっとも助けていますよ。

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

君がMicrosoftのISA ISA-IEC-62443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。 Cisco 100-490J認定試験はMicrosoftの中に重要な認証試験の一つですが、NewValidDumpsにIT業界のエリートのグループがあって、彼達は自分の経験と専門知識を使ってMicrosoft Cisco 100-490J認証試験に参加する方に対して問題集を研究続けています。 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Cisco 200-201試験問題集を提供いたします。 NewValidDumpsが提供した最も依頼できるトレーニングの問題と解答はあなたが気楽にMicrosoftのMicrosoft DP-300Jの認証試験を受かることに助けを差し上げます。 Microsoft SC-900 - 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。

Updated: May 28, 2022