DP-100 試験問題 191
Azure Machine Learning ワークスペースを管理しています。Azure Machine Learning Python SDK v2 を使用して、自動機械学習回帰トレーニングジョブを構成します。回帰ジョブは、次のスクリプトを使用して構成します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」を選択してください。
DP-100 試験問題 192
AutoMLConfig クラスを使用して、最大 10 回のモデルトレーニング反復を含む自動機械学習タスクを定義する実験を実行します。このタスクは、accuracy という指標に基づいて、最もパフォーマンスの高いモデルを見つけようとします。
次のコードを使用して実験を送信します。
自動機械学習タスクによって生成された最適なモデルを返すPythonコードを作成する必要があります。どのコードセグメントを使用すればよいでしょうか？
次のコードを使用して実験を送信します。
自動機械学習タスクによって生成された最適なモデルを返すPythonコードを作成する必要があります。どのコードセグメントを使用すればよいでしょうか？
DP-100 試験問題 193
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。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす可能性のある独自の解答が含まれています。質問セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
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。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
学生の教育期間、学位の種類、芸術形式などの変数に応じて、学生の芸術作品の価格を予測するモデルを作成しています。
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: 平均絶対誤差、平方根平均絶対誤差、相対絶対誤差、相対二乗誤差、および決定係数などのメトリックを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
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。そのため、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
学生の教育期間、学位の種類、芸術形式などの変数に応じて、学生の芸術作品の価格を予測するモデルを作成しています。
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: 平均絶対誤差、平方根平均絶対誤差、相対絶対誤差、相対二乗誤差、および決定係数などのメトリックを使用します。
ソリューションは目標を満たしていますか?
DP-100 試験問題 194
Azure Machine Learning Studio を使用してバイナリ分類モデルを作成します。
モデルを評価するには、受信者操作特性 (RO C) 曲線と F1 スコアを使用する必要があります。
必要なビジネス メトリックを作成する必要があります。
実験をどのように完了すればよいですか? 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。
モデルを評価するには、受信者操作特性 (RO C) 曲線と F1 スコアを使用する必要があります。
必要なビジネス メトリックを作成する必要があります。
実験をどのように完了すればよいですか? 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 195
STANDARD_D1 仮想マシン イメージを使用して、ComputeOne という名前の Azure Machine Learning コンピューティング ターゲットを作成します。
Azure Machine Learningワークスペースを参照するwasというPython変数を定義します。次のPythonコードを実行します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」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。
Azure Machine Learningワークスペースを参照するwasというPython変数を定義します。次のPythonコードを実行します。
以下の各文について、正しい場合は「はい」を選択してください。そうでない場合は「いいえ」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。
