Explanation:

セクション: Azure での機械学習の基本原則について説明する
Explanation:
良いモデルとはどのようなものでしょうか?
真陽性率 100%、偽陽性率 0% で左上隅に近づく ROC 曲線が最適なモデルになります。ランダムなモデルは、左下隅から右上隅まで平らな線として表示されます。
ランダムよりも悪い場合は、y=x ラインを下回る可能性があります。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-under-automated-ml#classification

セクション: Azure での機械学習の基本原則について説明する
Explanation:
注: エンタープライズ ワークスペースは、2020 年 9 月時点で利用できなくなりました。ベーシック ワークスペースには、エンタープライズ ワークスペースのすべての機能が含まれるようになりました。
参照：
https://www.azure.cn/en-us/pricing/details/machine-learning/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-workspace

説明

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/team-data-science-process/create-features

クラスタリングは、データのインスタンスを類似の特性を含むクラスターにグループ化するために使用される機械学習タスクです。クラスタリングは、データセット内の関係を識別するためにも使用できます。
https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/resources/tasks