DP-100J日本語版テキスト内容問題集を利用して試験に合格できます。この問題集の合格率は高いので、多くのお客様からDP-100J日本語版テキスト内容問題集への好評をもらいました。DP-100J日本語版テキスト内容問題集のカーバー率が高いので、勉強した問題は試験に出ることが多いです。 NewValidDumpsはあなたが試験に合格するのを助けることができるだけでなく、あなたは最新の知識を学ぶのを助けることもできます。このような素晴らしい資料をぜひ見逃さないでください。 そのため、DP-100J日本語版テキスト内容試験参考書に対して、お客様の新たな要求に迅速に対応できます。

Microsoft Azure DP-100J でも、この試験はそれほど簡単ではありません。

MicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語版テキスト内容認定試験に合格することはきっと君の職業生涯の輝い将来に大変役に立ちます。 試験科目の変化によって、最新の試験の内容も更新いたします。NewValidDumpsのインターネットであなたに年24時間のオンライン顧客サービスを無料で提供して、もしあなたはNewValidDumpsに失敗したら、弊社が全額で返金いたします。

常々、時間とお金ばかり効果がないです。正しい方法は大切です。我々NewValidDumpsは一番効果的な方法を探してあなたにMicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容試験に合格させます。

Microsoft DP-100J日本語版テキスト内容 - 自分の幸せは自分で作るものだと思われます。

MicrosoftのDP-100J日本語版テキスト内容のオンラインサービスのスタディガイドを買いたかったら、NewValidDumpsを買うのを薦めています。NewValidDumpsは同じ作用がある多くのサイトでリーダーとしているサイトで、最も良い品質と最新のトレーニング資料を提供しています。弊社が提供したすべての勉強資料と他のトレーニング資料はコスト効率の良い製品で、サイトが一年間の無料更新サービスを提供します。ですから、弊社のトレーニング製品はあなたが試験に合格することを助けにならなかったら、全額で返金することを保証します。

あなたは弊社の高品質Microsoft　DP-100J日本語版テキスト内容試験資料を利用して、一回に試験に合格します。NewValidDumpsのMicrosoft　DP-100J日本語版テキスト内容問題集は専門家たちが数年間で過去のデータから分析して作成されて、試験にカバーする範囲は広くて、受験生の皆様のお金と時間を節約します。

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
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: 3
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: 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

Huawei H19-358-ENU - 認証試験に合格したら、あなたはIT領域で国際的な価値を表すことができます。 CompTIA CAS-004-JPN - 暇の時間を利用して勉強します。 Symantec 250-586 - NewValidDumpsを利用したら分かります。 多分、CIPS L4M4テスト質問の数が伝統的な問題の数倍である。 HP HPE2-B02 - この試験に受かるのは難しいですが、大丈夫です。

Updated: May 28, 2022