DP-100J試験勉強書試験に合格するために、お客様は今からDP-100J試験勉強書試験資料を手に入りましょう！IT職員の一員として、今のDP-100J試験勉強書試験資料を知っていますか？もし了解しなかったら、DP-100J試験勉強書試験に合格するかどうか心配する必要がありません。弊社はDP-100J試験勉強書試験政策の変化に応じて、DP-100J試験勉強書試験資料を定期的に更新しています。 Shobhadoshiは実際の環境で本格的なMicrosoftのDP-100J試験勉強書「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の試験の準備過程を提供しています。もしあなたは初心者若しくは専門的な技能を高めたかったら、ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J試験勉強書「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の試験問題があなたが一歩一歩自分の念願に近くために助けを差し上げます。 弊社のDP-100J試験勉強書復習教材は専門家によって編集されていました。

Microsoft Azure DP-100J でも、成功へのショートカットがを見つけました。

Microsoft Azure DP-100J試験勉強書 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 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。 IT業種で仕事しているあなたは、夢を達成するためにどんな方法を利用するつもりですか。実際には、IT認定試験を受験して認証資格を取るのは一つの良い方法です。

弊社が提供した問題集がほかのインターネットに比べて問題のカーバ範囲がもっと広くて対応性が強い長所があります。Shobhadoshiが持つべきなIT問題集を提供するサイトでございます。

Microsoft DP-100J試験勉強書 - しかし、資料の品質が保証されることができません。

MicrosoftのDP-100J試験勉強書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Shobhadoshi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。

もし学習教材は問題があれば、或いは試験に不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J試験勉強書試験トレーニング資料は正確性が高くて、カバー率も広い。

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

ITの専門者はMicrosoftのISC CISSP認定試験があなたの願望を助けって実現できるのがよく分かります。 ShobhadoshiのMicrosoftのCheckPoint 156-536試験トレーニング資料は高度に認証されたIT領域の専門家の経験と創造を含めているものです。 Shobhadoshi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Huawei H19-633_V2.0認定試験対策模擬テスト問題集が研究しました。 弊社のMicrosoftのSAP C-TFG61-2405ソフトを通してほとんどの人が試験に合格したのは我々の自信のある原因です。 ISC CISSP - 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。

Updated: May 28, 2022