Azure MachineLearningStudioで実験を作成します。10,000行を含むトレーニングデータセットを追加します。最初の9,000行は、クラス0（90パーセント）を表します。
残りの1,000行は、クラス1（10パーセント）を表します。
トレーニングセットは、2つのクラス間の不均衡です。5つのデータ行を使用して、クラス1のトレーニング例の数を4,000に増やす必要があります。Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

テスト要件に従って、データを分割する方法を特定する必要があります。
どのプロパティを選択する必要がありますか？答えるには、適切なオプションを選択します-、m答えはaです。注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

さまざまな都市の持ち家の人口統計データを調査する予定です。データは、次の形式のCSVファイルです。
年齢、都市、収入、home_owner
21、シカゴ、50000,0
35、シアトル、120000,1
23、シアトル、65000,0
45、シアトル、130000,1
18、シカゴ、48000,0
Azure Machine Learningワークスペースで実験を実行して、データを探索し、結果をログに記録する必要があります。実験では、次の情報をログに記録する必要があります。
データセット内の観測数
home_ownerによる収入の箱ひげ図
都市名と各都市の平均収入を含む辞書必要な情報をログに記録するには、実験の実行オブジェクトの適切なログメソッドを使用する必要があります。
コードをどのように完成させる必要がありますか？答えるには、適切なコードセグメントを正しい場所にドラッグします。各コードセグメントは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。

注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
スクリプトという名前のローカルフォルダーにtrain.pyという名前のPythonスクリプトがあります。スクリプトは、scikit-learnを使用して回帰モデルをトレーニングします。スクリプトには、scriptsフォルダーにもあるトレーニングデータファイルをロードするためのコードが含まれています。
スクリプトは、aml-computeという名前の計算クラスターでAzureML実験として実行する必要があります。
モデルトレーニングに必要なパッケージが環境に含まれるように、実行を構成する必要があります。ターゲットの計算クラスターを参照するaml-computeという名前の変数をインスタンス化しました。
解決策：次のコードを実行します。

ソリューションは目標を達成していますか？

バイアスと分散の問題に対処するには、グローバルペナルティイベントモデルの入力を変更する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。