これも弊社が自信的にあなたに商品を薦める原因です。もし弊社のソフトを使ってあなたは残念で試験に失敗したら、弊社は全額で返金することを保証いたします。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。 NewValidDumpsはDP-100J試験関連赤本認定試験に対する短期で有効な訓練を提供するウェブサイト、DP-100J試験関連赤本認定試験が生活の変化をもたらすテストでございます。合格書を持ち方が持たない人により高い給料をもうけられます。 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。

Microsoft Azure DP-100J もうこれ以上悩む必要がないですよ。

NewValidDumpsの専門家チームが君の需要を満たすために自分の経験と知識を利用してMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)試験関連赤本認定試験対策模擬テスト問題集が研究しました。 もっと重要なのは、この問題集はあなたが試験に合格することを保証できますから。この問題集よりもっと良いツールは何一つありません。

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。

Microsoft DP-100J試験関連赤本 - Microsoftの試験はどうですか。

MicrosoftのDP-100J試験関連赤本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試験関連赤本認定試験の信頼できるソースが必要です。NewValidDumpsはとても良い選択で、DP-100J試験関連赤本の試験を最も短い時間に縮められますから、あなたの費用とエネルギーを節約することができます。それに、あなたに美しい未来を作ることに助けを差し上げられます。

NewValidDumpsを選んび、成功を選びます。NewValidDumpsのMicrosoftのDP-100J試験関連赤本試験トレーニング資料は豊富な経験を持っているIT専門家が研究したもので、問題と解答が緊密に結んでいるものです。

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
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: 4
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: 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

NAHQ CPHQ - IT認証は同業種の欠くことができないものになりました。 Symantec 250-586 - その権威性は言うまでもありません。 Symantec 250-580 - NewValidDumpsに会ったら、最高のトレーニング資料を見つけました。 弊社のMicrosoftのVMware 2V0-41.24試験問題集を買うかどうかまだ決めていないなら、弊社のデモをやってみよう。 CIPS L4M7 - これは試験の準備をするために非常に効率的なツールですから。

Updated: May 28, 2022