DP-100 試験問題 181
Azure Machine Learning ワークスペースで自動機械学習実験を実行します。実行に関する情報は以下の表に示されています。
Azure Machine Learning SDK を使用して、実験実行における最適な反復結果を取得するスクリプトを作成する必要があります。どの Python コードセグメントを使用すればよいですか？
A)
B)
C)
D)
Azure Machine Learning SDK を使用して、実験実行における最適な反復結果を取得するスクリプトを作成する必要があります。どの Python コードセグメントを使用すればよいですか？
A)
B)
C)
D)
DP-100 試験問題 182
Azure Machine Learning ワークスペースがあり、ローカルコンピューターで実験を実行しています。
Azure Machine Learning Python SDK v2 で MLflow Tracking を使用して、ローカル実験実行からのメトリックと成果物をワークスペースに保存できることを確認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、すべてのアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。
Azure Machine Learning Python SDK v2 で MLflow Tracking を使用して、ローカル実験実行からのメトリックと成果物をワークスペースに保存できることを確認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、すべてのアクションをアクション 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 183
Azure Machine Learning ワークスペースのノートブックからパンダの猫フレームにデータを読み込みます。データには 10,000 件のレコードが含まれており、各レコードは 10 列で構成されています。
各列の欠損値の数を特定する必要があります。
各列の欠損値の数を返す Python コードを完成させる必要があります。
どのコードセグメントを使用する必要がありますか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
各列の欠損値の数を特定する必要があります。
各列の欠損値の数を返す Python コードを完成させる必要があります。
どのコードセグメントを使用する必要がありますか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 184
C-サポートベクター分類を使用して、アンバランスなトレーニングデータセットで多クラス分類を実行します。Pythonコードを使用したC-サポートベクター分類を以下に示します。
C-Support Vector 分類コードを評価する必要があります。
どの評価ステートメントを使用すればよいですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
C-Support Vector 分類コードを評価する必要があります。
どの評価ステートメントを使用すればよいですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
DP-100 試験問題 185
分類タスクに取り組んでいます。ある生徒がサッカーをしたいかどうか、および関連する属性を示すデータセットがあります。データセットには以下の列が含まれています。
変数をタイプ別に分類する必要があります。
各カテゴリにどの変数を追加する必要がありますか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
変数をタイプ別に分類する必要があります。
各カテゴリにどの変数を追加する必要がありますか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
