外れ値を削除する前に、年齢列に外れ値が存在するかどうかを視覚的に識別し、外れ値を定量化する必要があります。
どの 3 つの Azure Machine Learning Studio モジュールを順番に使用する必要がありますか? 回答するには、モジュール リストから適切なモジュールを回答領域に移動し、正しい順序で並べます。

スクリプト実行構成を使用して、実験としてスクリプトを実行する予定です。スクリプトは、scipy ライブラリのモジュールと、通常はデフォルトの conda 環境にインストールされないいくつかの Python パッケージを使用します。
小規模なデータセットについてはローカル ワークステーションで実験を実行し、大規模なデータセットについてはより強力なリモート コンピューティング クラスターで実験を実行してスケール アウトする予定です。
最小限の管理労力で、ローカルおよびリモート コンピューティング上で実験が正常に実行されるようにする必要があります。
何をすべきでしょうか?

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。

Workspace 1 Workspace! という名前の Azure Machine Learning ワークスペースがあり、PyFunc フレーバーを持つ model 1 という名前の登録済み Mlflow モデルがあります。Azure Machine Learning Python SDK vl を使用して、出力接続なしで、endpoint1 という名前のオンライン エンドポイントに model1 をデプロイする予定です。次のコードがあります。

モデルが正常にデプロイされるようにするには、ManagedOnlineDeployment オブジェクトにパラメーターを追加する必要があります。解決策: 環境パラメーターを追加します。
ソリューションは目標を満たしていますか?

モデルのトレーニング要件に応じて、順列特徴重要度モジュールを設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? 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。