DP-100 試験問題 156
Azure を使用して機械学習の実験を開発しています。次の画像は、機械学習の実験の入力と出力を示しています。
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ている情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
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ている情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
DP-100 試験問題 157
Azure Machine Learningワークスペースがある
Azure Machine Learning SDK for Python v1 を使用して、トレーニング スクリプトを実行するジョブを送信する予定です。
トレーニング スクリプトが確実に実行されるように、スクリプトを完了する必要があります。
スクリプトをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正解を選ぶごとに1ポイント獲得できます
Azure Machine Learning SDK for Python v1 を使用して、トレーニング スクリプトを実行するジョブを送信する予定です。
トレーニング スクリプトが確実に実行されるように、スクリプトを完了する必要があります。
スクリプトをどのように完成させるべきですか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注意: 正解を選ぶごとに1ポイント獲得できます
DP-100 試験問題 158
Azure Machine Learning デザイナーを使用して実験を構築しています。
データセットをトレーニング セットとテスト セットに分割します。アルゴリズムとして 2 クラス ブースト決定木を選択します。
モデルの曲線下面積 (AUC) を決定する必要があります。
どの 3 つのモジュールを順番に使用する必要がありますか? 回答するには、モジュール リストから適切なモジュールを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
データセットをトレーニング セットとテスト セットに分割します。アルゴリズムとして 2 クラス ブースト決定木を選択します。
モデルの曲線下面積 (AUC) を決定する必要があります。
どの 3 つのモジュールを順番に使用する必要がありますか? 回答するには、モジュール リストから適切なモジュールを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。
DP-100 試験問題 159
150 を超える特徴を含むデータセットがあります。データセットを使用して、サポート ベクター マシン (SVM) バイナリ分類器をトレーニングします。
データセットの特徴重要度スコアのセットを計算するには、Azure Machine Learning Studio の Permutation Feature Importance モジュールを使用する必要があります。
どの順序でアクションを実行すればよいですか? 回答するには、アクション リストからすべてのアクションを回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
データセットの特徴重要度スコアのセットを計算するには、Azure Machine Learning Studio の Permutation Feature Importance モジュールを使用する必要があります。
どの順序でアクションを実行すればよいですか? 回答するには、アクション リストからすべてのアクションを回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
DP-100 試験問題 160
Azure Machine Learning Studio で線形回帰モデルを開発しています。さまざまなアルゴリズムを比較する実験を実行します。
次の画像は結果データセットの出力を示しています。
ドロップダウン メニューを使用して、画像に表示されている情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
次の画像は結果データセットの出力を示しています。
ドロップダウン メニューを使用して、画像に表示されている情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。
