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NEW QUESTION: 1
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. 相対二乗誤差
B. 相対絶対誤差
C. 平均絶対誤差
D. AUCカーブ
Answer: D
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: 2
A. Option D
B. Option C
C. Option A
D. Option B
Answer: D
Explanation:
Explanation
Data deduplication exclusion on a Volume are set from File & Storage Services, Server Manager or PowerShell
http://technet.microsoft.com/en-us/library/hh831434.aspx
NEW QUESTION: 3
Which part of TOGAF describes taxonomies for categorizing the outputs of architecture activity in terms of
reuse?
A. ADM Guidelines and Techniques
B. Architecture Capability Framework
C. Enterprise Continuum & Tools
D. Architecture Development Method
Answer: C