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NEW QUESTION: 1
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A. 피하 지방
B. 지질
C. 복부 지방
D. 콜레스테롤
Answer: C

NEW QUESTION: 2





A. Option D
B. Option C
C. Option A
D. Option B
Answer: B

NEW QUESTION: 3
To manage widgets, you need to access the menu link "Widgets" on the Customer Portal Admin page shown in the picture below:

Select three answers that match the options you expect to see when you click Widgets. (Choose three.)
A. Browse widgets
B. Syndicated widgets
C. Change widget version
D. Create a new widget
E. Widgets details
Answer: A,B,D

NEW QUESTION: 4
You have a dataset created for multiclass classification tasks that contains a normalized numerical feature set with 10,000 data points and 150 features.
You use 75 percent of the data points for training and 25 percent for testing. You are using the scikit-learn machine learning library in Python. You use X to denote the feature set and Y to denote class labels.
You create the following Python data frames:
You need to apply the Principal Component Analysis (PCA) method to reduce the dimensionality of the feature set to 10 features in both training and testing sets.
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: PCA(n_components = 10)
Need to reduce the dimensionality of the feature set to 10 features in both training and testing sets.
Example:
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2) ;2 dimensions
principalComponents = pca.fit_transform(x)
Box 2: pca
fit_transform(X[, y])fits the model with X and apply the dimensionality reduction on X.
Box 3: transform(x_test)
transform(X) applies dimensionality reduction to X.
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html

Exam Description

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