DP-100 문제 256
Azure Machine Learning Studio에서 실험을 만듭니다. 10,000개의 행이 포함된 훈련 데이터 세트를 추가합니다. 처음 9,000개의 행은 클래스 0(90%)을 나타냅니다.
나머지 1,000개 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트는 두 클래스 간의 불균형입니다. 5개의 데이터 행을 사용하여 클래스 1에 대한 학습 예제의 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
나머지 1,000개 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트는 두 클래스 간의 불균형입니다. 5개의 데이터 행을 사용하여 클래스 1에 대한 학습 예제의 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 257
X, Y 및 Z와 같은 숫자 기능을 포함하는 기능 세트가 있습니다.
X, Y 및 Z 기능의 푸아송 상관 계수(r-값)는 다음 이미지에 표시됩니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 질문에 대한 답변을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
X, Y 및 Z 기능의 푸아송 상관 계수(r-값)는 다음 이미지에 표시됩니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 표시된 정보를 기반으로 각 질문에 대한 답변을 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 258
기존 모델을 재학습합니다.
모델의 현재 버전을 레지스트리에 유지하면서 새 버전의 모델을 등록해야 합니다.
당신은 무엇을해야합니까?
모델의 현재 버전을 레지스트리에 유지하면서 새 버전의 모델을 등록해야 합니다.
당신은 무엇을해야합니까?
DP-100 문제 259
테스트 요구 사항에 따라 데이터를 나누는 방법을 식별해야 합니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 응답하려면 적절한 옵션을 선택하십시오. m 응답 영역. 참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 응답하려면 적절한 옵션을 선택하십시오. m 응답 영역. 참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 260
Azure Machine Learning Studio에서 실험을 만듭니다. 10.000개의 행이 포함된 교육 데이터 세트를 추가합니다. 처음 9,000개 행은 클래스 0(90%)을 나타냅니다. 처음 1,000개의 행은 클래스 1(10%)을 나타냅니다.
훈련 세트가 두 클래스 간에 불균형합니다. 데이터 행을 사용하여 클래스 1의 학습 예제 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
훈련 세트가 두 클래스 간에 불균형합니다. 데이터 행을 사용하여 클래스 1의 학습 예제 수를 4,000개로 늘려야 합니다. 실험에 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
