핫스팟 질문
분류 작업을 진행하고 있습니다. 학생이 축구를 하고 싶어하는지 여부와 관련된 속성을 나타내는 데이터셋이 있습니다. 데이터셋에는 다음과 같은 열이 포함되어 있습니다.

변수를 유형별로 분류해야 합니다.
각 범주에 어떤 변수를 추가해야 할까요? 정답을 선택하려면 답변란에서 적절한 옵션을 고르세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

Azure Machine Learning Studio에서 분류 작업을 수행하고 있습니다.
제공된 데이터 세트를 기반으로 균형 잡힌 테스트 및 훈련 샘플을 준비해야 합니다.
데이터를 0.75:0.25 비율로 분할해야 합니다.
각 매개변수에 어떤 값을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.

모델 학습 요구 사항에 맞는 조기 종료 기준을 구현해야 합니다.
해결책을 개발하는 데 사용할 세 가지 코드 세그먼트는 무엇입니까? 정답을 선택하려면 코드 세그먼트 목록에서 적절한 코드 세그먼트를 답 영역으로 옮기고 올바른 순서대로 배열하십시오.
참고: 정답은 여러 순서로 나올 수 있습니다. 어떤 순서를 선택하든 정답으로 인정됩니다.

다음 각 문장에 대해, 문장이 사실이면 '예'를 선택하고, 그렇지 않으면 '아니오'를 선택하십시오. 참고: 각 정답은 1점입니다.

Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다. Azure Machine Learning 스튜디오에서 자동화된 머신 러닝(자동화된 ML)을 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다. 학습 데이터에는 샘플 수가 상당히 다른 여러 클래스가 포함되어 있습니다.
음성 샘플을 양성으로 잘못 분류하지 않도록 메트릭 유형을 사용해야 하며, 클래스 불균형을 최소화하는 평균화 방법을 사용해야 합니다.
측정 항목 유형과 평균 계산 방법을 설정해야 합니다.
어떤 설정을 사용해야 할까요? 답변하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고: 정답 하나당 1점입니다.