ためらわずに速くあなたのショッピングカートに入れてください。でないと、絶対後悔しますよ。Shobhadoshiが提供したMicrosoftのDP-100J試験関連情報トレーニング資料を利用したら、MicrosoftのDP-100J試験関連情報認定試験に受かることはたやすくなります。 Shobhadoshiは間違いなくあなたの利益を全面的に保護し、あなたの悩みを思いやるウェブサイトです。もうこれ以上尻込みしないでくださいよ。 ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J試験関連情報試験トレーニング資料はインターネットでの全てのトレーニング資料のリーダーです。

MicrosoftのDP-100J試験関連情報試験の準備に悩んでいますか。

なぜなら、それはMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)試験関連情報認定試験に関する必要なものを含まれるからです。 MicrosoftのDP-100J 日本語版参考資料試験に合格するのはIT業界で働いているあなたに利益をもらわせることができます。もしあなたが試験に合格する決心があったら、我々のMicrosoftのDP-100J 日本語版参考資料ソフトを利用するのはあなたの試験に成功する有効な保障です。

ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J試験関連情報試験トレーニング資料はMicrosoftのDP-100J試験関連情報認定試験を準備するのリーダーです。Shobhadoshiの MicrosoftのDP-100J試験関連情報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。それは正確性が高くて、カバー率も広いです。

弊社のMicrosoft DP-100J試験関連情報問題集は三種類の版を提供いたします。

我々の承諾だけでなく、お客様に最も全面的で最高のサービスを提供します。MicrosoftのDP-100J試験関連情報の購入の前にあなたの無料の試しから、購入の後での一年間の無料更新まで我々はあなたのMicrosoftのDP-100J試験関連情報試験に一番信頼できるヘルプを提供します。MicrosoftのDP-100J試験関連情報試験に失敗しても、我々はあなたの経済損失を減少するために全額で返金します。

キャンパース内のIT知識を学ぶ学生なり、IT職人なり、DP-100J試験関連情報試験資格認証証明書を取得して、社会需要に応じて自分の能力を高めます。我々社は最高のMicrosoft　DP-100J試験関連情報試験問題集を開発し提供して、一番なさービスを与えて努力しています。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A

QUESTION NO: 2
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これら
の質問はレビュー画面に表示されません。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data

QUESTION NO: 3
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: 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
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/

自分の能力を証明するために、PMI PMI-ACP試験に合格するのは不可欠なことです。 弊社は量豊かのIT試験資料を所有するから、あなたは別のMicrosoft　Huawei H20-722_V1.0試験に関心を寄せるなら、Shobhadoshiでは需要したい資料を尋ねたり、弊社の職員に問い合わせたりしています。 Medical Tests AAPC-CPC - 我々Shobhadoshiは一番行き届いたアフタサービスを提供します。 だから、我々社の有効な試験問題集は長年にわたりMicrosoft　Huawei H19-486_V1.0認定資格試験問題集作成に取り組んだIT専門家によって書いてます。 我々社サイトのMicrosoft　SAP C-S4CPR-2502問題庫は最新かつ最完備な勉強資料を有して、あなたに高品質のサービスを提供するのはSAP C-S4CPR-2502資格認定試験の成功にとって唯一の選択です。

Updated: May 28, 2022