また、NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J問題無料試験トレーニング資料が信頼できるのは多くの受験生に証明されたものです。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J問題無料試験トレーニング資料を利用したらきっと成功できますから、NewValidDumpsを選ばない理由はないです。試験の準備をするためにNewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J問題無料試験トレーニング資料を買うのは冒険的行為と思ったとしたら、あなたの人生の全てが冒険なことになります。 例えば、我々のよく発売されているMicrosoftのDP-100J問題無料試験ソフトは大量の試験問題への研究によって作れることです。試験に失敗したら全額で返金するという承諾があるとは言え、弊社の商品を利用したほとんどの受験生は試験に合格しました。 真剣にNewValidDumpsのMicrosoft DP-100J問題無料問題集を勉強する限り、受験したい試験に楽に合格することができるということです。

Microsoft Azure DP-100J それは正確性が高くて、カバー率も広いです。

現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)問題無料試験認定を取得しましたか？DP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)問題無料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。 無料デモはあなたに安心で購入して、購入した後1年間の無料MicrosoftのDP-100J 試験情報試験の更新はあなたに安心で試験を準備することができます、あなたは確実に購入を休ませることができます私たちのソフトウェアを試してみてください。もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるMicrosoftのDP-100J 試験情報試験のソフトウェアです。

DP-100J問題無料試験備考資料の整理を悩んでいますか。専業化のIT認定試験資料提供者NewValidDumpsとして、かねてより全面的の資料を準備します。あなたの資料を探す時間を節約し、Microsoft　DP-100J問題無料試験の復習をやっています。

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

MicrosoftのDP-100J問題無料認定試験の最新教育資料はNewValidDumpsの専門チームが研究し続けてついに登場し、多くの人の夢が実現させることができます。今のIT業界の中で、自分の地位を固めたくて知識と情報技術を証明したいのもっとも良い方法がMicrosoftのDP-100J問題無料認定試験でございます。がMicrosoftのDP-100J問題無料「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認定試験の合格書を取ったら仕事の上で大きな変化をもたらします。

Microsoft DP-100J問題無料「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」認証試験に合格することが簡単ではなくて、Microsoft DP-100J問題無料証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
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: 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
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 DP-300 - 迷ってないください。 Esri EAPA_2025 - 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。 H3C GB0-372 - あなたは一部の試用問題と解答を無料にダウンロードすることができます。 Fortinet FCP_ZCS_AD-7.4 - 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。 NewValidDumpsのMicrosoftのMicrosoft SC-900問題集は絶対あなたの最良の選択です。

Updated: May 28, 2022