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NEW QUESTION 45
You are producing a multiple linear regression model in Azure Machine Learning Studio.
Several independent variables are highly correlated.
You need to select appropriate methods for conducting effective feature engineering on all the data.
Which three actions should you perform in sequence? To answer, move the appropriate actions from the list of actions to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:

Explanation:

Explanation

Step 1: Use the Filter Based Feature Selection module
Filter Based Feature Selection identifies the features in a dataset with the greatest predictive power.
The module outputs a dataset that contains the best feature columns, as ranked by predictive power. It also outputs the names of the features and their scores from the selected metric.
Step 2: Build a counting transform
A counting transform creates a transformation that turns count tables into features, so that you can apply the transformation to multiple datasets.
Step 3: Test the hypothesis using t-Test
References:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/studio-module-reference/filter-based-feature-selec
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/build-counting-transform

NEW QUESTION 46
You run an automated machine learning experiment in an Azure Machine Learning workspace. Information about the run is listed in the table below:

You need to write a script that uses the Azure Machine Learning SDK to retrieve the best iteration of the experiment run. Which Python code segment should you use?
A)

B)

C)

D)

• A. Option B
• B. Option D
• C. Option A
• D. Option C

Answer: B

NEW QUESTION 47
You create a binary classification model to predict whether a person has a disease.
You need to detect possible classification errors.
Which error type should you choose for each description? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:

Explanation:

Explanation:
Box 1: True Positive
A true positive is an outcome where the model correctly predicts the positive class Box 2: True Negative A true negative is an outcome where the model correctly predicts the negative class.
Box 3: False Positive
A false positive is an outcome where the model incorrectly predicts the positive class.
Box 4: False Negative
A false negative is an outcome where the model incorrectly predicts the negative class.
Note: Let's make the following definitions:
"Wolf" is a positive class.
"No wolf" is a negative class.
We can summarize our "wolf-prediction" model using a 2x2 confusion matrix that depicts all four possible outcomes:
Reference:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/true-false-positive-negative

NEW QUESTION 48
You train a classification model by using a decision tree algorithm.
You create an estimator by running the following Python code. The variable feature_names is a list of all feature names, and class_names is a list of all class names.
from interpret.ext.blackbox import TabularExplainer

You need to explain the predictions made by the model for all classes by determining the importance of all features.
For each of the following statements, select Yes if the statement is true. Otherwise, select No.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:

Explanation:

Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-interpretability-aml

NEW QUESTION 49
You are creating a machine learning model in Python. The provided dataset contains several numerical columns and one text column. The text column represents a product's category. The product category will always be one of the following:
* Bikes
* Cars
* Vans
* Boats
You are building a regression model using the scikit-learn Python package.
You need to transform the text data to be compatible with the scikit-learn Python package.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:

Explanation:

Explanation

Box 1: pandas as df
Pandas takes data (like a CSV or TSV file, or a SQL database) and creates a Python object with rows and columns called data frame that looks very similar to table in a statistical software (think Excel or SPSS for example.
Box 2: transpose[ProductCategoryMapping]
Reshape the data from the pandas Series to columns.
Reference:
https://datascienceplus.com/linear-regression-in-python/

NEW QUESTION 50
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