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NEW QUESTION: 1
The reference list of approved drug products with Therapeutic Equivalence Evaluations published by the
Food and Drug Administration (FDA) is called:
A. Orange Book
B. RX Master List
C. MSDS Sheets
D. TE Ratings Book
Answer: A

NEW QUESTION: 2
A new vApp was built and tested in the corporate headquarters datacenter running vSphere 6.x.
What condition would explain why the virtual machine is failing to boot in an offsite datacenter running on vSphere 5.5?
A. The virtual machine was built with the default hardware version.
B. The VMFS 5 datastore is not compatible with virtual machines configured with vSphere 6.x.
C. The VMDK file is locked.
D. A DRS 5.5 cluster cannot run virtual machines configured with vSphere 6.x.
Answer: A

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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