DP-100 문제 71

현지 택시 회사의 과거 데이터가 포함된 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 회귀 모델을 개발 중입니다.
택시 요금을 예상해야 합니다.
회귀 모델을 올바르게 평가하려면 성능 메트릭을 선택해야 합니다.
어떤 두 가지 측정항목을 사용할 수 있습니까? 각 정답은 완전한 솔루션을 제공합니까?
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 72

짧은 문장 형식으로 작성된 12,000개의 고객 리뷰가 포함된 CSV 파일을 사용하여 감정 분석을 수행하고 있습니다. CSV 파일을 Azure Machine Learning Studio에 추가하고 실험의 시작점 데이터 세트로 구성합니다. Extract N-Gram Features from Text 모듈을 실험에 추가하여 데이터세트의 고객 리뷰 열에서 핵심 문구를 추출합니다.
고객 리뷰 텍스트에서 새 n-그램 사전을 만들고 최대 n-그램 크기를 트라이그램으로 설정해야 합니다.
무엇을 선택해야 합니까? 응답하려면 응답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

DP-100 문제 73

Azure Machine Learning Studio를 사용하여 다중 클래스를 분류하는 데이터 세트 10 빌드에 대한 필터 기반 기능 선택을 수행하고 있습니다.
데이터 세트에는 출력 레이블 열과 높은 상관 관계가 있는 범주형 기능이 포함되어 있습니다.
주요 예측 변수를 식별하려면 적절한 기능 채점 통계 방법을 선택해야 합니다. 어떤 방법을 사용해야 합니까?

DP-100 문제 74

패널티 이벤트 감지를 위한 프로세스를 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 해당 조치를 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.

DP-100 문제 75

150개 이상의 기능이 포함된 데이터 세트가 있습니다. 데이터 세트를 사용하여 SVM(Support Vector Machine) 이진 분류기를 훈련시킵니다.
Azure Machine Learning Studio의 순열 기능 중요도 모듈을 사용하여 데이터 세트에 대한 기능 중요도 점수 집합을 계산해야 합니다.
어떤 순서로 작업을 수행해야 합니까? 응답하려면 조치 목록에서 응답 영역으로 모든 조치를 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.