BL0-220 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
To ensure only positive values are entered into a column, you add a constraint on the SALARY column of a previously populated table If D32 cannot guarantee the existing values in the column are positive, it will place the table space or partition that contains the table into which of the following states?
A. REORG PENDING
B. ADVISORY REORG PENDING
C. CHECK PENDING
D. REBUILD PENDING
Answer: C

NEW QUESTION: 2
What is the purpose for correcting time offset?
A. to ensure that the response time breakdown test reports are correct
B. to synchronize the workbench machine with all the virtual tester agents?machines
C. to ensure that agent machines with faster CPU run at the same rate as slower machines
D. to adjustfor daylight saving hours on the workbench machine
E. to ensure all the data for response timebreakdown is time-stamped using the time from the workbench machine
Answer: A

NEW QUESTION: 3
You create an experiment in Azure Machine Learning Studio. You add a training dataset that contains 10,000 rows. The first 9,000 rows represent class 0 (90 percent).
The remaining 1,000 rows represent class 1 (10 percent).
The training set is imbalances between two classes. You must increase the number of training examples for class 1 to 4,000 by using 5 data rows. You add the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) module to the experiment.
You need to configure the module.
Which values should you use? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote