DP-100 문제 156
2,000개의 행이 포함된 데이터 세트가 있습니다. Azure Machine Learning Studio를 사용하여 머신 러닝 분류 모델을 빌드합니다. 실험에 Partition and Sample 모듈을 추가합니다.
모듈을 구성해야 합니다. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 데이터를 하위 집합으로 나눕니다.
* 라운드 로빈 방식을 사용하여 행을 폴드에 할당합니다.
* 데이터 세트의 행을 재사용할 수 있도록 허용합니다.
모듈을 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대화 상자의 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
모듈을 구성해야 합니다. 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
* 데이터를 하위 집합으로 나눕니다.
* 라운드 로빈 방식을 사용하여 행을 폴드에 할당합니다.
* 데이터 세트의 행을 재사용할 수 있도록 허용합니다.
모듈을 어떻게 구성해야 합니까? 대답하려면 대화 상자의 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 157
군중 감정 모델에 대한 평가 전략을 정의해야 합니다.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.
어떤 세 가지 행동을 순서대로 수행해야 합니까? 대답하려면 행동 목록에서 적절한 행동을 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬하세요.
DP-100 문제 158
테스트 요구 사항에 따라 데이터를 분할하는 방법을 식별해야 합니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 답하려면 적절한 옵션을 선택하세요-, m 답은 a입니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
어떤 속성을 선택해야 합니까? 답하려면 적절한 옵션을 선택하세요-, m 답은 a입니다. 참고: 각 정답은 1점입니다.
DP-100 문제 159
데이터 세트의 구조가 일치하도록 메타데이터 편집 모듈을 구성해야 합니다.
어떤 구성 옵션을 선택해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
어떤 구성 옵션을 선택해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 160
다음과 같이 정의된 6개의 데이터 포인트가 포함된 Python NumPy 배열을 평가하고 있습니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 머신 러닝 라이브러리의 k-fold 알고리즘 구현을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
훈련: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
훈련: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
훈련: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 머신 러닝 라이브러리의 k-fold 알고리즘 구현을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
훈련: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
훈련: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
훈련: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
프리미엄 번들
DumpTop 에서 공유하는 최신 DP-100 시험 덤프는 DP-100 시험패스를 도와드릴수 있습니다! DumpTop 은 최근 업데이트된 DP-100 시험자료를 제공해드립니다. DumpTop DP-100 덤프도 시험문제 변경에 따라 업데이트되었으며 오답도 수정되었습니다. DumpTop DP-100 덤프 최신버전을 공유받아보세요.
(528 Q&As 덤프, 30%OFF할인코드: KrDump)