DP-100 문제 231
참고: 이 질문은 동일한 시나리오를 제시하는 일련의 질문 중 일부입니다. 시리즈의 각 질문에는 명시된 목표를 충족할 수 있는 고유한 솔루션이 포함되어 있습니다. 일부 질문 세트에는 하나 이상의 올바른 솔루션이 있을 수 있지만 다른 질문 세트에는 올바른 솔루션이 없을 수 있습니다.
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문 은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Learning learning Studio에서 새 실험을 만들고 있습니다.
한 클래스는 훈련의 다른 클래스보다 훨씬 적은 수의 관찰을 가지고 있습니다. 클래스 불균형을 보상하기 위해 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
솔루션: SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 샘플링 모드를 사용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
이 섹션의 질문에 답한 후에는 해당 질문으로 돌아갈 수 없습니다. 결과적으로 이러한 질문 은 검토 화면에 나타나지 않습니다.
Azure Learning learning Studio에서 새 실험을 만들고 있습니다.
한 클래스는 훈련의 다른 클래스보다 훨씬 적은 수의 관찰을 가지고 있습니다. 클래스 불균형을 보상하기 위해 적절한 데이터 샘플링 전략을 선택해야 합니다.
솔루션: SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 샘플링 모드를 사용합니다.
솔루션이 목표를 충족합니까?
DP-100 문제 232
Azure Machine Learning Studio에서 실험을 만듭니다. 10,000개의 행이 포함된 학습 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 1의 훈련 예제 수를 4,000개로 늘려야 합니다. SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 실험에 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 1의 훈련 예제 수를 4,000개로 늘려야 합니다. SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique) 모듈을 실험에 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 233
특징 추출 방법을 선택해야 합니다.
어떤 방법을 사용해야 합니까?
어떤 방법을 사용해야 합니까?
DP-100 문제 234
사람에게 질병이 있는지 여부를 예측하기 위해 이진 분류 모델을 만듭니다.
가능한 분류 오류를 감지해야 합니다.
각 설명에 대해 어떤 오류 유형을 선택해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
가능한 분류 오류를 감지해야 합니다.
각 설명에 대해 어떤 오류 유형을 선택해야 합니까? 대답하려면 대답 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.
DP-100 문제 235
동료는 다음 코드를 사용하여 Machine Learning Services 작업 영역에 데이터 저장소를 등록합니다.
노트북에서 데이터 저장소에 액세스하려면 코드를 작성해야 합니다.
노트북에서 데이터 저장소에 액세스하려면 코드를 작성해야 합니다.
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