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In Ordnung sagte sie dann, Ich bin auch nicht anders als Komatsu, https://pruefungsfrage.itzert.com/CIPT_valid-braindumps.html dachte Tengo, Sie hörte den Klang ihrer eigenen Stimme und wollte kaum glauben, was sie soeben gesagt hatte.
Er machte ein grollendes Geräusch, es klang begeistert, Jeder CIPT Testengine Zweifel daran hatte sich verflüchtigt, als seine Gemahlin verschwunden war, Sein Schild brennt flüsterte Gendry.
Mir scheint es, ich hätte heute Morgen im Feuer ein Dutzend CIPT Testengine Tänzerinnen von erlesener Schönheit gesehen, Jungfrauen, die sich in gelber Seide vor einem großen König drehten.
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Da habe ich schon ganze zwei Bogen vollgeschrieben CIPT Testengine und es ist bereits höchste Zeit zum Dienst, Das hat ihn fast umgebracht.
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Which HP solution can be used to integrate a "phone-home" solution for an HP BladeSystem customer?
A. HP Warranty and Service Automation
B. HP Warranty and Service Advisor
C. HP Insight Remote Support Standard
D. HP Insight Control for BladeSystems
Answer: C
NEW QUESTION: 3
Which three objects does the Management Condole "Iplact and Lineage analysis" capture? (Choose three)
A. Source tables
B. BusinessObjects universes
C. Target files
D. SQL transform tables
Answer: A,B,C
NEW QUESTION: 4
次のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています。
データ= [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズムの埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html