注：この質問は、同じシナリオを使用する一連の質問の一部です。あなたの便宜のために、シナリオは各質問で繰り返されます。各質問には異なる目標と回答の選択肢がありますが、シナリオのテキストはこのシリーズの各質問で全く同じです。
Margie's Travelという旅行代理店は、米国の顧客に航空券を販売しています。
Margie's Travelは、飛行の遅れについての洞察と予測を提供したいと考えています。当局は、気象条件による遅延の可能性について、飛行機の出発が近づくにつれて、顧客に連絡するシステムの導入を検討している。フライトデータには、次の属性が含まれています。
DepartureDate：1時間あたりの粒度で集計された出発日

キャリア：IATAによって割り当てられ、キャリアを識別するためによく使用されるコード

OriginAitportID：ユニークな空港を特定するためにUSDOTによって割り当てられた識別番号（フライトの

原点）
DestAirportID：ユニークな空港を特定するためにUSDOTによって割り当てられた識別番号。

先）
DepDel：出発遅延（分）

DepDel30：出発時刻が30分以上遅延したかどうかを示すブール値。

空港ID、ReadingDate（YYYY / MM / DD HH）、SkyConditionVisibility、WeatherType、WindSpeed、StationPressure、PressureChange、HourlyPrecipの各属性が含まれています。
飛行の遅れを予測するために訓練を計画している訓練されていないAzure Machine Learningモデルがあります。
データセットの変動性とモデルからの予測の信頼性を評価する必要があります。
どのモジュールを使用しますか？