クリーニングが必要な生のデータセットを分析しています。
Azure Machine Learning Studio を使用して、変換と操作を実行する必要があります。
変換を実行するには、正しいモジュールを特定する必要があります。
どのモジュールを選択する必要がありますか? 答えるには、適切なモジュールを正しいシナリオにドラッグします。各モジュールは、1 回以上使用することも、まったく使用しないこともできます。
ペイン間の分割バーをドラッグするか、コンテンツを表示するためにスクロールする必要がある場合があります。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。

正解:

Explanation:
ボックス 1: 欠損データの消去
ボックス 2: スモート
Azure Machine Learning Studio の SMOTE モジュールを使用して、機械学習に使用されるデータセットで過小評価されているケースの数を増やします。SMOTE は、既存のケースを単純に複製するよりも、まれなケースの数を増やすための優れた方法です。
ボックス 3: 指標値への変換
Azure Machine Learning Studio のインジケーター値への変換モジュールを使用します。このモジュールの目的は、カテゴリ値を含む列を、機械学習モデルの機能としてより簡単に使用できる一連のバイナリ インジケーター列に変換することです。
ボックス 4: 重複する行を削除する
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/convert-to-indicator-values