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。一連の質問にはそれぞれ、定められた目標を満たす独自の解決策が含まれています。質問セットによっては、正しい解決策が複数ある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションで質問に答えた後は、そのセクションに戻ることはできません。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ます。
* /データ/2018/Q1 .csv
* /データ/2018/Q2.csv
* /データ/2018/Q3.csv
* /データ/2018/Q4.csv
* /データ/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データを 1 つのデータ フレームにロードする必要があります。

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_delimeted を使用します。
注記:
TabularDataset は、提供されたファイルまたはファイル リストを解析して、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 に具体化できるため、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 ライブラリを操作できます。TabularDataset オブジェクトは、.csv、.tsv、.parquet、.jsonl ファイル、および SQL クエリ結果から作成できます。
参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-register-datasets