1z0-1051-23 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
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A. Resume-queue -filter {status - eq "suspended"}
B. Resume-queue -filter {status - eq "retry"}
C. Retry-queue -filter {status - eq "retry"}
D. Retry-queue -filter {status - eq "suspended"}
Answer: C

NEW QUESTION: 2
You are creating a binary classification by using a two-class logistic regression model.
You need to evaluate the model results for imbalance.
Which evaluation metric should you use?
A. Relative Squared Error
B. AUC Curve
C. Mean Absolute Error
D. Relative Absolute Error
Answer: B
Explanation:
One can inspect the true positive rate vs. the false positive rate in the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the corresponding Area Under the Curve (AUC) value. The closer this curve is to the upper left corner, the better the classifier's performance is (that is maximizing the true positive rate while minimizing the false positive rate). Curves that are close to the diagonal of the plot, result from classifiers that tend to make predictions that are close to random guessing.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio/evaluate-model-performance#evaluating-a-binary-classification-model

NEW QUESTION: 3
The primary difference between an experimental (randomized) clinical trial and other observational study designs in epidemiology is that in an experimental trial, the
A. study and control maps are selected on the basis of exposure to the suspected causal factor.
B. study is case controlled.
C. investigator determines who is and who is not exposed.
D. study is prospective.
Answer: C