実験の要件とデータセットに基づいて、特徴ベースの特徴選択モジュールを構成する必要があります。
モジュールのプロパティをどのように構成すればよいですか? 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。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

自動車の価格データを含む Azure Machine Learning データセットを作成します。データセットには、10,000 行と 10 列が含まれます。Azure Machine Learning デザイナーを使用して、Python スクリプト実行コンポーネントとカスタム コードを使用してデータセットを変換します。
コードでは、3 つの列を結合して新しい列を作成する必要があります。
コード機能を設定する必要があります。
どの構成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。

特徴抽出方法を選択する必要があります。
どちらの方法を使用すべきでしょうか?

バイナリ分類モデルを作成します。
モデルのパフォーマンスを評価する必要があります。
どの 2 つのメトリックを使用できますか? それぞれの正解は完全なソリューションを示します。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

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。
scripts というローカル フォルダーに train.py という Python スクリプトがあります。このスクリプトは、scikit-learn を使用して回帰モデルをトレーニングします。このスクリプトには、scripts フォルダーにあるトレーニング データ ファイルを読み込むコードが含まれています。
aml-compute という名前のコンピューティング クラスターで、Azure ML 実験としてスクリプトを実行する必要があります。
実行を構成して、環境にモデル トレーニングに必要なパッケージが含まれていることを確認する必要があります。ターゲット コンピューティング クラスターを参照する aml-compute という名前の変数をインスタンス化しました。
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?