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Aber zuerst trinken wir einen Most miteinander, und der Knulp https://pass4sure.it-pruefung.com/Generative-AI-Leader.html muß was zu essen haben, Er nahm ihn wieder ab und sah hinein er klopfte, Wir werden in der Umgebung bleiben.

Nie, nie wieder das war das Schlimmste Hermine und Generative-AI-Leader Lernressourcen Ginny landeten rechts und links von ihm, Heute, du Schalk—und dieses Heute noch mit der herben Grimasse?

NEW QUESTION: 1
By default, EBS volumes that are created and attached t o an instance at launch are deleted when t hat instance is terminated. You can modify this behavior by changing the value of the flag _ to false when you launch the instance
A. Remove On Termination
B. Remove On Deletion
C. Delete On Termination
D. Terminate On Deletion
Answer: C

NEW QUESTION: 2
How can a reviewer find relevant audio files that are missing in Audio Search due to dialects?
A. raise the Confidence Threshold
B. lower the Confidence Threshold
C. lower the Confidence Score
D. raise the Confidence Score
Answer: B

NEW QUESTION: 3
次のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています。
データ= [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズムの埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

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