Azure を使用して機械学習の実験を開発しています。次の画像は、機械学習の実験の入力と出力を示しています。

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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。Azure Machine Learning Python SDK v2 を使用してトレーニング ジョブを送信します。モデルをトレーニングするときに、メトリック、モデル パラメーター、およびモード成果物を自動的にログに記録するには、MLflow を使用する必要があります。
まず、次のコード セグメントを記述します。

次の各文について、その文が正しい場合は「はい」を選択します。そうでない場合は「いいえ」を選択します。

ある都市の住宅販売データを含むデータセットがあります。データセットには次の列が含まれています。

データセット内の各行は、個々の住宅販売取引に対応します。
家の特徴に​​基づいて販売価格を予測するための最適なモデルを生成するには、自動化された機械学習を使用する必要があります。
どの値を使用すればよいですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

x.1、x2、x3 機能に対して scikit-learn Python ライブラリを使用して機能スケーリングを実行しています。
元のデータとスケールされたデータを次の画像に示します。

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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

Azure Machine Learning ワークスペースを管理します。ワークスペースには、AKS1 という名前の Azure Kubemetes Service (AKS) クラスターとして構成された Azure Machine Learning Kubernetes コンピューティング ターゲットが含まれます。AKS1 は、ワークロードをトレーニングするためにさまざまなノードをターゲットにできるように構成されています。
Azure ML Python SDK v2 を使用して AK51 でコマンド ジョブを実行する必要がありますか? コマンド ジョブでは、異なる種類のコンピューティング ノードを選択する必要があります。比較ノードの種類は、コマンド パラメーターを使用して指定する必要があります。
コマンドパラメータを設定する必要があります。
どのパラメータを使用すればよいですか?