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可能性のある独自の解答が含まれています。質問セットによっては、複数の正解が存在する場合もあれば、正解がない場合もあります。
このセクションの質問に回答した後は、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表示されません。
Azure Machine Learning ワークスペースを管理しています。script.py という Python スクリプトは、training_data という引数を読み取ります。training_data 引数は、dataset1.csv というファイル内のトレーニングデータへのパスを指定します。
機械学習モデルをトレーニングするコマンド ジョブとして script.py Python スクリプトを実行する予定です。
スクリプトをトレーニング ジョブとして送信するときに、データセットのパスをパラメーター値として渡すコマンドを指定する必要があります。
解決策: python script.py dataset1.csv
ソリューションは目標を満たしていますか?

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?

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、ハイパーパラメータ、トレーニングエラー、検証エラーが異なる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た情報に基づいて各質問に答える選択肢を選択します。

モデルの適合の問題を修正する必要があります。
順番に実行する必要がある 3 つのアクションはどれですか。回答するには、適切なアクションをアクション リストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

人が病気にかかっているかどうかを予測するためのバイナリ分類モデルを作成します。
起こりうる分類エラーを検出する必要があります。
それぞれの説明に対してどのエラータイプ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てください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが加算されます。