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NEW QUESTION: 1
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
A travel agency named Margie's Travel sells airline tickets to customers in the United States.
Margie's Travel wants you to provide insights and predictions on flight delays. The agency is considering implementing a system that will communicate to its customers as the flight departure nears about possible delays due to weather conditions. The flight data contains the following attributes:
DepartureDate: The departure date aggregated at a per hour granularity
Carrier: The code assigned by the IATA and commonly used to identify a carrier
OriginAitportID: An identification number assigned by the USDOT to identify a unique airport (the flight's
origin)
DestAirportID: An identification number assigned by the USDOT to identify a unique airport (the flight's
destination)
DepDel: The departure delay in minutes
DepDel30: A Boolean value indicating whether the departure was delayed by 30 minutes or more (a
value of 1 indicates that the departure was delayed by 30 minutes or more) The weather data contains the following attributes: AirportID, ReadingDate (YYYY/MM/DD HH), SkyConditionVisibility, WeatherType, WindSpeed, StationPressure, PressureChange, and HourlyPrecip.
You have an untrained Azure Machine Learning model that you plan to train to predict flight delays.
You need to assess the variability of the dataset and the reliability of the predictions from the model.
Which module should you use?
A. Train Model
B. Cross-Validate Model
C. Tune Model Hyperparameters
D. Score Model
E. Evaluate Model
Answer: B
Explanation:
Explanation/Reference:
Explanation:
References:
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn905852.aspx
NEW QUESTION: 2
The application user interface displays part names or color names in many plases as '## Name ##'.
You need to provide a method named FormattedName() to format part names and color names throughout
the
application. What should you do?
A. Add the following code segmend to the Color class in Color.cs:
public string FormattedName(){
return string.Format("## {0} ##", this.Name);
}
B. Add the following code segment to the ExtensionMethods class in ExtensionMethods.cs:
public static string FormattedName (this IName entity){
return string.Format("## {0} ##", entity.Name)
}
C. Add the following code segment to the ExtensionMethods class in ExtensionMethods.cs:
public static string FormattedName (this Part entity){
return string.Format("## {0} ##", entity.Name)
}
D. Add the following code segmend to the Part class in Part.cs:
public string FormattedName(){
return string.Format("## {0} ##", this.Name);
}
E. Add the following code segment to the ExtensionMethods class in ExtensionMethods.cs:
public static string FormattedName (this Color entity){
return string.Format("## {0} ##", entity.Name)
}
Answer: B
NEW QUESTION: 3
Shiny Steel is a steel manufacturer keen on increasing short-term shareholder interest. It has a number of factories in the country, which all have to abide by the new legislation that states carbon emissions shouldn't exceed a particular limit.
Baring this in mind, which of the following might give Shiny Steel the best chance of increasing short- term shareholder interest?
A. Ensure that its carbon emission fall just below the legal limit.
B. Increase production, even if carbon emissions exceed the legal limit.
C. Sign up to a campaign dedicated to protecting the rainforests.
D. Invest in new machinery that reduces emissions close to zero.
Answer: A
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