DP-100 문제 41
Azure Machine Learning Studio에서 다중 선형 회귀 모델을 생성하고 있습니다.
여러 독립 변수는 높은 상관 관계가 있습니다.
모든 데이터에 대해 효과적인 피쳐 엔지니어링을 수행하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
여러 독립 변수는 높은 상관 관계가 있습니다.
모든 데이터에 대해 효과적인 피쳐 엔지니어링을 수행하려면 적절한 방법을 선택해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.
DP-100 문제 42
분류 작업을 해결하고 있습니다.
데이터세트가 불균형합니다.
분류 정확도를 높이려면 Azure Machine Learning Studio 모듈을 선택해야 합니다.
어떤 모듈을 사용해야 할까요?
데이터세트가 불균형합니다.
분류 정확도를 높이려면 Azure Machine Learning Studio 모듈을 선택해야 합니다.
어떤 모듈을 사용해야 할까요?
DP-100 문제 43
Python에서 기계 학습 모델을 만들고 있습니다. 제공된 데이터 세트에는 여러 개의 숫자 열과 하나의 텍스트 열이 있습니다. 텍스트 열은 제품의 범주를 나타냅니다. 제품 범주는 항상 다음 중 하나입니다.
자전거
자동차
밴
보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
자전거
자동차
밴
보트
scikit-learn Python 패키지를 사용하여 회귀 모델을 구축하고 있습니다.
scikit-learn Python 패키지와 호환되도록 텍스트 데이터를 변환해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 44
Azure Machine Learning 작업 영역에는 real_estate_dat a라는 데이터 세트가 있습니다. 데이터 세트의 데이터 샘플은 다음과 같습니다.
자동화된 기계 학습을 사용하여 가격 열을 예측하기 위한 최상의 회귀 모델을 찾고자 합니다.
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 기계 학습 실험을 구성해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
자동화된 기계 학습을 사용하여 가격 열을 예측하기 위한 최상의 회귀 모델을 찾고자 합니다.
Azure Machine Learning SDK를 사용하여 자동화된 기계 학습 실험을 구성해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 45
Azure Machine Learning Studio에서 2클래스 신경망 모듈을 사용하여 이진 분류 모델을 빌드합니다. Tune Model Hyperparameters 모듈을 사용하여 모델의 정확도를 조정할 수 있습니다.
Tune Model Hyperparameters 모듈을 구성해야 합니다.
어떤 두 값을 사용해야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 나타냅니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
Tune Model Hyperparameters 모듈을 구성해야 합니다.
어떤 두 값을 사용해야 합니까? 각 정답은 솔루션의 일부를 나타냅니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.