すべてのことの目的はあなたに安心に試験に準備さされるということです。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DP-100J問題サンプル試験問題集を提供いたします。弊社のソフトを使用して、ほとんどのお客様は難しいと思われているMicrosoftのDP-100J問題サンプル試験に順調に剛角しました。 一年間のソフト無料更新も失敗して全額での返金も我々の誠のアフターサービスでございます。弊社のNewValidDumpsはMicrosoftのDP-100J問題サンプル試験を準備している人々に保障を提供しています。 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。

我々社のDP-100J問題サンプル問題集を参考した後、ほっとしました。

Microsoft Azure DP-100J問題サンプル - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) NewValidDumpsは同業の中でそんなに良い地位を取るの原因は弊社のかなり正確な試験の練習問題と解答そえに迅速の更新で、このようにとても良い成績がとられています。 もしあなたはMicrosoft　DP-100J テキスト試験問題集に十分な注意を払って、DP-100J テキスト試験の解答を覚えていれば、DP-100J テキスト認定試験の成功は明らかになりました。Microsoft　DP-100J テキスト模擬問題集で実際の質問と正確の解答に疑問があれば、無料の練習問題集サンプルをダウンロードし、チェックしてください。

MicrosoftのDP-100J問題サンプル試験に合格することは容易なことではなくて、良い訓練ツールは成功の保証でNewValidDumpsは君の試験の問題を準備してしまいました。君の初めての合格を目標にします。

Microsoft DP-100J問題サンプル - こうして、君は安心で試験の準備を行ってください。

NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J問題サンプルの試験問題は同じシラバスに従って、実際のMicrosoftのDP-100J問題サンプル認証試験にも従っています。弊社はずっとトレーニング資料をアップグレードしていますから、提供して差し上げた製品は一年間の無料更新サービスの景品があります。あなたはいつでもサブスクリプションの期間を延長することができますから、より多くの時間を取って充分に試験を準備できます。NewValidDumpsというサイトのトレーニング資料を利用するかどうかがまだ決まっていなかったら、NewValidDumpsのウェブで一部の試験問題と解答を無料にダウンローしてみることができます。あなたに向いていることを確かめてから買うのも遅くないですよ。あなたが決して後悔しないことを保証します。

そしてあなたにDP-100J問題サンプル試験に関するテスト問題と解答が分析して差し上げるうちにあなたのIT専門知識を固めています。DP-100J問題サンプル「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」試験は簡単ではありません。

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
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: 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SAP C_C4H63_2411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。 NewValidDumpsが提供したMicrosoftのHuawei H23-011_V1.0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ます。 現在、MicrosoftのPegasystems PEGACPDC24V1認定試験に受かりたいIT専門人員がたくさんいます。 Microsoft MB-920認定試験の真実問題と模擬練習問題があって、十分に試験に合格させることができます。 HRCI aPHRi - NewValidDumpsは優れたIT情報のソースを提供するサイトです。

Updated: May 28, 2022