群衆感情モデルの評価戦略を定義する必要があります。
どの 3 つのアクションを順番に実行する必要がありますか? 回答するには、アクションのリストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

注: この質問は、同じシナリオを示す一連の質問の一部です。このシリーズの各質問には、指定された目標を達成でき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含まれ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すると、その質問に戻ることはできません。そのため、これらの質問はレビュー画面には表示されません。
過去のデータに基づいて気象条件を予測するモデルを作成します。
データストアからデータを読み込み、処理されたデータを機械学習モデルのトレーニング スクリプトに渡す処理スクリプトを実行するパイプラインを作成する必要があります。
解決策: 次のコードを実行します。

解決策は目標を達成できますか?

モデルの次のバージョンを登録します。

Azure ML Python SDK を使用してトレーニング実験を実行します。run という名前の変数を使用して、実験の実行を参照します。
実行が送信されて完了したら、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、そのステートメントが 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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

グローバル ペナルティ検出モデルのサンプリング戦略を構築するには、Python 言語を使用する必要があります。
コードセグメントをどのように完成させるべきでしょうか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。

Azure Machine Learning Studio 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%) を表します。
残りの 1,000 行はクラス 1 (10%) を表します。
トレーニング セットは 2 つのクラス間で不均衡です。5 データ行を使用して、クラス 1 のトレーニング サンプルの数を 4,000 に増やす必要があります。合成マイノリティ オーバーサンプリング技術 (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: 正しく選択するたびに 1 ポイントの価値があります。