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。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす独自の解決策が含まれています。質問セットによっては、正しい解決策が複数ある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションで質問に答えた後は、そのセクション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表示されません。
履歴データに基づいて気象状況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。

ソリューションは目標を満たしていますか?

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了する必要がありますか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

アルゴリズムのハイパーパラメータを調整しています。次の表は、さまざまなハイパーパラメータ、トレーニング エラー、検証エラーを含むデータ セットを示しています。

ドロップダウン メニューを使用して、グラフィックに表示されている情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。

Azure Machine Learning ワークスペースでスクリプトのソース管理を実装する必要があります。Azure Machine Learning Notebook タブのターミナル ウィンドウを使用します。Git アカウントを SSH で認証する必要があります。
新しい SSH キーを生成する必要があります。
どの 4 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 リストから適切なアクションを回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

提供されたトレーニング セットを使用してバイナリ分類モデルを構築しています。
トレーニング セットは 2 つのクラス間で不均衡です。
データの不均衡を解決する必要があります。
この目標を達成するための 3 つの方法は何ですか? それぞれの正解は完全な解決策を示しています。注:
正しい選択ごとに 1 ポイントが与えられます。