DP-100 試験問題 76
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、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、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。
次の変数に応じて、学生のアートワークの価格を予測するモデルを作成しています：学生の教育期間、学位の種類、およびアートフォーム。
まず、線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策：次のメトリックを使用します：相対二乗誤差、決定係数、精度、適合率、再現率、F1スコア、およびAUC。
ソリューションは目標を達成していますか？
このセクションの質問に回答した後は、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。
次の変数に応じて、学生のアートワークの価格を予測するモデルを作成しています：学生の教育期間、学位の種類、およびアートフォーム。
まず、線形回帰モデルを作成します。
線形回帰モデルを評価する必要があります。
解決策：次のメトリックを使用します：相対二乗誤差、決定係数、精度、適合率、再現率、F1スコア、およびAUC。
ソリューションは目標を達成していますか？
DP-100 試験問題 77
Azure MachineLearningStudioを使用して実験を作成しています。
評価のために、データを4つのサブセットに分割する必要があります。データには高度な欠落値があります。
分析用のデータを準備する必要があります。
実験を行うための適切な方法を選択する必要があります。
どの3つのモジュールを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
評価のために、データを4つのサブセットに分割する必要があります。データには高度な欠落値があります。
分析用のデータを準備する必要があります。
実験を行うための適切な方法を選択する必要があります。
どの3つのモジュールを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
注：回答の選択肢の複数の順序が正しいです。選択した正しい注文のいずれかに対してクレジットを受け取ります。
DP-100 試験問題 78
ペナルティイベント検出のプロセスを定義する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
DP-100 試験問題 79
TensorFlowを使用してディープラーニングモデルを開発しています。Azure MachineLearningComputeインスタンスでモデルトレーニングワークロードを実行することを計画しています。
CUDAベースのモデルトレーニングを使用する必要があります。
コンピュートインスタンスをプロビジョニングする必要があります。
どの2つの仮想マシンサイズを使用できますか？回答するには、回答領域で適切な仮想マシンのサイズを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
CUDAベースのモデルトレーニングを使用する必要があります。
コンピュートインスタンスをプロビジョニングする必要があります。
どの2つの仮想マシンサイズを使用できますか？回答するには、回答領域で適切な仮想マシンのサイズを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 80
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、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各機能の重要度を計算することにより、モデルの予測を説明できる必要があります。
必要なグローバルおよびローカルの特徴重要度値を取得するために使用できる説明を作成する必要があります。
解決策：MimicExplainerを作成します。
ソリューションは目標を達成していますか？
このセクションの質問に回答した後は、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。
ロジスティック回帰アルゴリズムを使用して分類モデルをトレーニングします。
全体的なグローバル相対重要度値として、および特定の予測セットのローカル重要度の尺度として、各機能の重要度を計算することにより、モデルの予測を説明できる必要があります。
必要なグローバルおよびローカルの特徴重要度値を取得するために使用できる説明を作成する必要があります。
解決策：MimicExplainerを作成します。
ソリューションは目標を達成していますか？