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。シリーズの各質問には、指定された目標を達成できる独自のソリューションが含まれています。問題セットには、複数の正解があるものもあれば、正解がないものもあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできなくなります。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。
ワークスペースに Azure Machine Learning サービス データストアを作成します。データストアには次のファイルが含まれています。
* /data/2018/Q1 .csv
* /data/2018/Q2.csv
* /data/2018/Q3.csv
* /data/2018/Q4.csv
* /data/2019/Q1.csv
すべてのファイルは、次の形式でデータを保存します。
id,f1,f2,l
1,1,2,0
2,1,1,1
3.2.1.0
次のコードを実行します。

次のコードを使用して、training_data という名前のデータセットを作成し、すべてのファイルから単一のデータ フレームにデータを読み込む必要があります。

解決策: 次のコードを実行します。

ソリューションは目標を満たしていますか?
正解:A
説明
2 つのファイル パスを使用します。
データがクレンジングされていないため、Dataset.Tabular_from_delimated を使用します。
ノート:
TabularDataset は、提供されたファイルまたはファイルのリストを解析することにより、データを表形式で表します。これにより、データを pandas または Spark DataFrame に具体化する機能が提供されるため、ノートブックを離れることなく、使い慣れたデータ準備およびトレーニング ライブラリを使用できます。.csv、.tsv、.parquet、.jsonl ファイル、および SQL クエリ結果から TabularDataset オブジェクトを作成できます。
参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-register-datasets