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NEW QUESTION: 1
John works as a professional Ethical Hacker. He has been assigned the project of testing the security of www.we-are-secure.com. He receives the following e-mail:

The e-mail that John has received is an example of __________.
A. Social engineering attacks
B. Chain letters
C. Spambots
D. Virus hoaxes
Answer: B

NEW QUESTION: 2
An effective system of internal controls:
A. Decreases the perception that fraud will be detected
B. Focuses more on preventive controls than detective controls
C. Focuses more on detective controls than preventive controls
D. Does not completely eliminate the risk of fraud
Answer: B

NEW QUESTION: 3
Active Directoryドメインに同期されたcontoso.comという名前のAzure Active Directory（Azure AD）テナントがあります。テナントには、次の表に示すユーザーが含まれます。

ユーザーには、次の表に示す属性があります。

4人のユーザーすべてに対してAzure Multi-Factor Authentication（MFA）を有効にできることを確認する必要があります。
解決策：User2のオフィスの電話番号を追加します。
これは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: B
Explanation:
User3 requires a user account in Azure AD.
Note: Your Azure AD password is considered an authentication method. It is the one method that cannot be disabled.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/active-directory/authentication/concept-authentication-methods

NEW QUESTION: 4
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

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