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。
Azure Machine Learningを使用して、分類モデルをトレーニングする実験を実行しています。
Hyperdriveを使用して、モデルのAUCメトリックを最適化するパラメーターを検索します。次のコードを実行して、実験用にHyperDriveConfigを構成します。

この構成を使用して、ランダムフォレストモデルをトレーニングし、検証データでテストするスクリプトを実行することを計画しています。検証データのラベル値はy_test変数という名前の変数に格納され、モデルからの予測確率はy_predictedという名前の変数に格納されます。
HyperdriveがAUCメトリックのハイパーパラメータを最適化できるようにするには、スクリプトにログを追加する必要があります。
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？

AzureMachineLearningワークスペースで自動機械学習実験を実行します。実行に関する情報を以下の表に示します。

Azure Machine Learning SDKを使用して、実験実行の最適な反復を取得するスクリプトを作成する必要があります。どのPythonコードセグメントを使用する必要がありますか？
A）

B）

C）

D）

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。

ローカルの機械学習パイプラインのパフォーマンスの問題を解決する必要があります。あなたは何をするべきか？

Azure ML SDKを使用して実験を実行する準備をしており、コンピューティングを作成する必要があります。次のコードを実行します。

次の各ステートメントについて、ステートメントがtrueの場合は、[はい]を選択します。それ以外の場合は、[いいえ]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。