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Was ich lese?
NEW QUESTION: 1
An application server is placed on the network and the intended application is not working
correctly. Which of the following could be used to make sure sessions are being opened properly?
A. Toner probe
B. Antivirus scanner
C. IDS
D. Packet sniffer
Answer: D
NEW QUESTION: 2
2クラスのロジスティック回帰モデルを使用して、バイナリ分類を作成しています。
不均衡のモデル結果を評価する必要があります。
どの評価基準を使用する必要がありますか？
A. AUCカーブ
B. 平均絶対誤差
C. 相対絶対誤差
D. 相対二乗誤差
Answer: A
Explanation:
説明
受信者動作特性（ROC）曲線および対応する曲線下面積（AUC）値で、真陽性率と偽陽性率を調べることができます。この曲線が左上隅に近いほど、分類器のパフォーマンスは向上します（つまり、偽陽性率を最小化しながら真陽性率を最大化します）。プロットの対角線に近い曲線は、ランダムな推測に近い予測を行う傾向がある分類器の結果です。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance#evaluating-a-binar
NEW QUESTION: 3
In agile approaches, negotiation is viewed as:
A. A failproof win-win scenario
B. A winner-takes-all challenge
C. A healthy process of give and take
D. A zero-sum game
Answer: C