DP-100 試験問題 221
Azure Machine Learning を使用して機械学習モデルをトレーニングしています。トレーニング スクリプトをリモートで実行するコンピューティング ターゲットが必要です。次の Python コードを実行します。
DP-100 試験問題 222
注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成でき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含まれ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すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
いくつか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。
特徴セットの次元に影響を与えずに、適切な操作を使用して欠損値をクリーンアップ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: 欠落しているデータ ポイントを含む列全体を削除します。
解決策は目標を達成できますか?
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。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
いくつか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。
特徴セットの次元に影響を与えずに、適切な操作を使用して欠損値をクリーンアップ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: 欠落しているデータ ポイントを含む列全体を削除します。
解決策は目標を達成できますか?
DP-100 試験問題 223
次のように定義された 6 つのデータ ポイントを含む Python NumPy 配列を評価しています。
データ = [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn 機械学習ライブラリの k-fold アルゴリズム注入を使用して、次の出力を生成する必要があります。
トレイン: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
トレイン: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
トレイン: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
データ = [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn 機械学習ライブラリの k-fold アルゴリズム注入を使用して、次の出力を生成する必要があります。
トレイン: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
トレイン: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
トレイン: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 224
fsi という名前のファイル システムと、folder1 という名前のフォルダーを含む storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントを作成します。
folder1 の内容は、Azure Machine Learning ワークスペースのコンピューティング ターゲット上のジョブからアクセスできる必要があります。
フォルダー 1 を参照するための URL を構築する必要があります。
URI はどのように構築すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
folder1 の内容は、Azure Machine Learning ワークスペースのコンピューティング ターゲット上のジョブからアクセスできる必要があります。
フォルダー 1 を参照するための URL を構築する必要があります。
URI はどのように構築すればよいでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。
DP-100 試験問題 225
Azure Machine Learning ワークスペースにいくつかの機械学習モデルが登録されています。
選択したモデルの公平性を評価するには、Fairlearn ダッシュボードを使用する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
選択したモデルの公平性を評価するには、Fairlearn ダッシュボードを使用する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
