DP-100 試験問題 16
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 分割アルゴリズム埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
電車: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
電車: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
電車: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、クロス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了する必要がありますか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
データ = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 機械学習ライブラリの k 分割アルゴリズム埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
電車: [10 40 50 60]、テスト: [20 30]
電車: [20 30 40 60]、テスト: [10 50]
電車: [10 20 30 50]、テスト: [40 60]
出力を生成するには、クロス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了する必要がありますか? 回答するには、回答領域のダイアログ ボックスで適切なコード セグメントを選択します。
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 17
決定木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。
以下のPythonコードを実行して推定器を作成します。変数feature_namesはすべての特徴量名のリスト、class_namesはすべてクラス名のリストです。
interpret.ext.blackbox から TabularExplainer をインポートします
すべての機能の重要性を決定することによって、すべてのクラスに対してモデルによって行われた予測を説明する必要があります。
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。
以下のPythonコードを実行して推定器を作成します。変数feature_namesはすべての特徴量名のリスト、class_namesはすべてクラス名のリストです。
interpret.ext.blackbox から TabularExplainer をインポートします
すべての機能の重要性を決定することによって、すべてのクラスに対してモデルによって行われた予測を説明する必要があります。
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。
DP-100 試験問題 18
Azure Machine Learningワークスペースを作成します
ワークスペースでカスタムモデルのトレーニングを実行するためのPython SDK v2ノートブックを開発しています。ノートブックのコードは必要なパッケージをすべてインポートします。
トレーニング スクリプト、環境、およびコンピューティング情報を含めるように Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。
10 個のコードをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正解ごとに1ポイント獲得
ワークスペースでカスタムモデルのトレーニングを実行するためのPython SDK v2ノートブックを開発しています。ノートブックのコードは必要なパッケージをすべてインポートします。
トレーニング スクリプト、環境、およびコンピューティング情報を含めるように Python SDK v2 コードを完成させる必要があります。
10 個のコードをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択してください。
注: 正解ごとに1ポイント獲得
DP-100 試験問題 19
自動化された機械学習を使用して、分類モデルと回帰モデルをトレーニングします。
自動機械学習の実験結果を評価する必要があります。結果には、分類モデルの予測における体系的な誤差や、ターゲット特徴量と回帰モデルの予測値との関係が含まれます。自動機械学習によって生成されたグラフを使用する必要があります。
モデルタイプごとにチャートタイプを選択する必要があります。
どの種類のグラフ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。
自動機械学習の実験結果を評価する必要があります。結果には、分類モデルの予測における体系的な誤差や、ターゲット特徴量と回帰モデルの予測値との関係が含まれます。自動機械学習によって生成されたグラフを使用する必要があります。
モデルタイプごとにチャートタイプを選択する必要があります。
どの種類のグラフ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 20
Azure Machine Learning デザイナーを使用してトレーニング パイプラインを作成します。
データのインポート コンポーネントを使用して、機械学習パイプラインにデータをロードする必要があります。
どの 2 つのデータ ソースを使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。
データのインポート コンポーネントを使用して、機械学習パイプラインにデータをロードする必要があります。
どの 2 つのデータ ソースを使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。