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Ich denk' es ist dein, denn du lügst darinn.
NEW QUESTION: 1
An administrator created a six node Virtual SAN cluster, created a fault domain, and moved three of the six nodes into that domain.
A node that is a member of the fault domain fails.
What is the expected result?
A. The remaining two fault domain members stay protected by the domain.
B. VMware High Availability will restart virtual machines on remaining nodes in the domain.
C. One of the non-member nodes will be automatically added to the fault domain.
D. The remaining two fault domain members are treated as failed.
Answer: D
Explanation:
When the member of the fault domain fails, the remaining two fault domain members are treated as failed too.
NEW QUESTION: 2
A. Option A
B. Option B
C. Option C
D. Option D
Answer: B
NEW QUESTION: 3
ペナルティイベント検出のプロセスを定義する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。
Answer:
Explanation:
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トピック2、ケーススタディ2
ケーススタディ
概要
あなたは、Fabrikam Residencesのデータサイエンティストです。FabrikamResidencesは、米国の質の高い私有および商業用不動産を専門とする会社です。 Fabrikam Residencesはヨーロッパへの進出を検討しており、ヨーロッパの主要都市の個人住宅の価格を調査するように求めています。 Azure Machine Learning Studioを使用して、プロパティの中央値を測定します。線形回帰モジュールとベイジアン線形回帰モジュールを使用して、不動産価格を予測する回帰モデルを作成します。
データセット
次の列を持つ2つの都市、ロンドンとパリのプロパティの詳細を含むCSV形式の2つのデータセットがあります。
2つのデータセットは、別々のデータセットとしてAzure Machine Learning Studioに追加され、実験の開始点として含まれています。
データセットの問題
両方のデータセットのAccessibilityToHighway列に欠損値が含まれています。欠損値を埋める前に、データ内の他の変数を使用して条件付きでモデル化されるように、欠損データを新しいデータに置き換える必要があります。
各データセットの列には、欠損値とヌル値が含まれています。データセットには多くの外れ値も含まれています。 [年齢]列の外れ値の割合が高くなっています。 Age列に外れ値がある行を削除する必要があります。
MedianValue列とAvgRoomsinHouse列は両方とも数値形式のデータを保持します。 2つの列間の関係をより詳細に分析するには、特徴選択アルゴリズムを選択する必要があります。
モデルフィット
モデルは、過剰適合の兆候を示しています。オーバーフィットを減らす、より洗練された回帰モデルを作成する必要があります。
実験要件
パフォーマンスを評価するには、線形回帰モジュールとベイジアン線形回帰モジュールを相互検証する実験を設定する必要があります。
いずれの場合も、データセットの予測子はMedianValueという名前の列です。最初の調査では、MedianValue列を除き、データセットの構造が同一であることが示されました。小さいパリのデータセットにはテキスト形式のMedianValueが含まれていますが、大きいロンドンのデータセットには数値形式のMedianValueが含まれています。 ParisデータセットのMedianValue列のデータ型がLondonデータセットの構造と一致することを確認する必要があります。
結果を予測するには、データの列に優先順位を付ける必要があります。非パラメーター統計を使用して、関係を測定する必要があります。
機能選択アルゴリズムを使用して、MedianValue列とAvgRoomsinHouse列の関係を分析する必要があります。
モデルトレーニング
訓練されたモデルとテストデータセットが与えられたら、特徴変数の順列特徴の重要度スコアを計算する必要があります。モデルの正確性を調査し、調査結果を再現するために、正しいメトリックを選択するために、順列機能の重要度モジュールを設定する必要があります。
モデル学習プロセスでハイパーパラメーターを構成して、ハイパーパラメーターを使用して学習フェーズを高速化します。さらに、この構成では、各評価間隔で最もパフォーマンスの低い実行をキャンセルする必要があります。これにより、より成功する可能性が高いモデルに労力とリソースを向けることができます。
モデルがハイパーパラメーター調整で計算リソースを効率的に使用しない可能性があることを懸念しています。また、モデルが全体的なチューニング時間の増加を妨げる可能性があることも懸念しています。したがって、有望なジョブを終了することなく節約できるモデルに早期停止基準を実装する必要があります。
テスト中
Azure Machine Learning Studioのパーティションとサンプルモジュールを使用して、サンプリングに基づいてデータセットの複数のパーティションを作成する必要があります。相互検証のために3つの等しいパーティションを作成する必要があります。また、テストおよびトレーニングデータセットの行が各都市の主要な川の近くにあるプロパティで均等に分割されるように、相互検証プロセスを構成する必要があります。プロパティが川の近くにあることを識別するデータは、NextToRiverという名前の列に保持されます。データがサンプリングプロセスを通過する前に、このタスクを完了する必要があります。
大都市の不動産価格のデータを示すプロパティデータセットを使用して線形回帰モジュールをトレーニングする場合、モデルで使用する最適な機能を決定する必要があります。機能の重要性プロセスが完了する前後にパフォーマンスを測定するために提供される標準のメトリックを選択できます。複数のトレーニングモデルにわたる機能の分布が一貫していることを確認する必要があります。
データの可視化
テスト結果をFabrikam Residencesチームに提供する必要があります。データの視覚化を作成して、結果の表示を支援します。
モデルの診断テスト評価を行うには、受信者動作特性（ROC）曲線を作成する必要があります。 Azure Machine Learning StudioでROC曲線を作成するための適切な方法を選択して、2クラス決定フォレストと2クラス決定ジャングルモジュールを互いに比較する必要があります。