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NEW QUESTION: 1
Which two tools would you use to manage Database Cloud Service (DBCS)?
A. Oracle Swingbench
B. psql
C. SQL Developer
D. Oracle Enterprise Manager
Answer: C,D
NEW QUESTION: 2
Requisitions were transferred from ECC 6.0 EhP04 to SRM 7.2 using SOA, but are missing from the sourcing work list. Which transaction in SRM can you use to troubleshoot this problem?
A. SLG1
B. WE05
C. SXMB_MONI
D. BD87
Answer: C
NEW QUESTION: 3
You need to select a feature extraction method.
Which method should you use?
A. Permutation Feature Importance
B. Kendall correlation
C. Mutual information
D. Mood's median test
Answer: B
Explanation:
In statistics, the Kendall rank correlation coefficient, commonly referred to as Kendall's tau coefficient (after the Greek letter τ), is a statistic used to measure the ordinal association between two measured quantities.
It is a supported method of the Azure Machine Learning Feature selection.
Scenario: When you train a Linear Regression module using a property dataset that shows data for property prices for a large city, you need to determine the best features to use in a model. You can choose standard metrics provided to measure performance before and after the feature importance process completes. You must ensure that the distribution of the features across multiple training models is consistent.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/feature-selection-modules