STANDARD_D1 가상 머신 이미지를 사용하여 ComputeOne이라는 Azure Machine Learning 컴퓨팅 대상을 만듭니다.
Azure Machine Learning 작업 영역을 참조하는 was라는 Python 변수를 정의합니다. 다음 Python 코드를 실행합니다.

다음 각 진술에 대해 진술이 참이면 예를 선택하십시오. 그렇지 않으면 아니요를 선택합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

모델 적합 문제를 수정해야 합니다.
어떤 세 가지 작업을 순서대로 수행해야 합니까? 응답하려면 작업 목록에서 해당 작업을 응답 영역으로 이동하고 올바른 순서로 정렬하십시오.

이진 분류 모델을 만듭니다.
모델 성능을 평가해야 합니다.
사용할 수 있는 두 가지 측정항목은 무엇인가요? 각 정답은 완전한 솔루션을 제시합니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

Azure Machine Learning Studio를 사용하여 이진 분류 모델을 만듭니다.
RO C(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 F1 점수를 사용하여 모델을 평가해야 합니다.
필요한 비즈니스 지표를 생성해야 합니다.
실험을 어떻게 완료해야 합니까? 응답하려면 응답 영역의 대화 상자에서 적절한 옵션을 선택하십시오.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.

여러 도시에서 주택 소유에 대한 인구 통계 데이터를 탐색할 계획입니다. 데이터는 다음 형식의 CSV 파일에 있습니다.
나이, 도시, 소득, 집_소유자
21,시카고,50000,0
35,시애틀,120000,1
23,시애틀,65000,0
45,시애틀,130000,1
18,시카고,48000,0
데이터를 탐색하고 결과를 기록하려면 Azure Machine Learning 작업 영역에서 실험을 실행해야 합니다. 실험은 다음 정보를 기록해야 합니다.
데이터 세트의 관측치 수
home_owner의 소득 상자 그림
각 도시의 도시 이름과 평균 소득이 포함된 사전 필요한 정보를 기록하려면 실험 실행 개체의 적절한 로깅 방법을 사용해야 합니다.
코드를 어떻게 완성해야 합니까? 응답하려면 적절한 코드 세그먼트를 올바른 위치로 드래그하십시오. 각 코드 세그먼트는 한 번, 두 번 이상 또는 전혀 사용되지 않을 수 있습니다. 콘텐츠를 보려면 창 사이의 분할 막대를 끌거나 스크롤해야 할 수 있습니다.
참고: 각 올바른 선택은 1점의 가치가 있습니다.