もし失敗したら、全額で返金を保証いたします。NewValidDumpsの問題集はIT専門家がMicrosoftのDP-100J関連資料「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験について自分の知識と経験を利用して研究したものでございます。NewValidDumpsの問題集は真実試験の問題にとても似ていて、弊社のチームは自分の商品が自信を持っています。 MicrosoftのDP-100J関連資料認定試験に受かるのはあなたの技能を検証することだけでなく、あなたの専門知識を証明できて、上司は無駄にあなたを雇うことはしないことの証明書です。当面、IT業界でMicrosoftのDP-100J関連資料認定試験の信頼できるソースが必要です。 弊社の資源はずっと改訂され、アップデートされていますから、緊密な相関関係があります。

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

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)関連資料試験トレーニング資料はあなたがMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)関連資料認定試験に合格することを助けます。 NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J 出題内容試験トレーニング資料は試験問題と解答を含まれて、豊富な経験を持っているIT業種の専門家が長年の研究を通じて作成したものです。その権威性は言うまでもありません。

信じないでしょうか。NewValidDumpsの試験問題集はそのような資料ですよ。はやく試してください。

Microsoft DP-100J関連資料 - 我々の誠意を信じてください。

DP-100J関連資料認定試験の準備を効率的にするために、どんなツールが利用に値するものかわかっていますか。私は教えてあげますよ。NewValidDumpsのDP-100J関連資料問題集が一番頼もしい資料です。この問題集がIT業界のエリートに研究し出されたもので、素晴らしい練習資料です。この問題集は的中率が高くて、合格率が100％に達するのです。それはIT専門家達は出題のポイントをよく掴むことができて、実際試験に出題される可能性があるすべての問題を問題集に含めることができますから。不思議だと思っていますか。しかし、これは本当のことですよ。

自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J関連資料試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J関連資料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関連資料試験に合格することができます。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 2
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: 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
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: 5
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

SAP C-SIGPM-2403 - もし受験したいなら、試験の準備をどのようにするつもりですか。 Splunk SPLK-3002 - 心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。 不合格になる場合或いはMicrosoftのSalesforce Data-Cloud-Consultant-JPN問題集がどんな問題があれば、私たちは全額返金することを保証いたします。 短時間でOMG OMG-OCUP2-ADV300試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのOMG OMG-OCUP2-ADV300資料を参考しましょう。 あなたはNewValidDumpsのMicrosoftのISC CISSP-KR問題集を購入した後、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。

Updated: May 28, 2022