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、指定された目標を満たす可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合がありますが、他の質問セットには正しい解決策がない場合があります。
このセクションの質問に回答した後は、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learningサービスのデータストアをワークスペースに作成します。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達成していますか?
正解:A
Explanation
Use two file paths.
Use Dataset.Tabular_from_delimeted as the data isn't cleansed.
Note:
A TabularDataset represents data in a tabular format by parsing the provided file or list of files. This provides you with the ability to materialize the data into a pandas or Spark DataFrame so you can work with familiar data preparation and training libraries without having to leave your notebook. You can create a TabularDataset object from .csv, .tsv, .parquet, .jsonl files, and from SQL query results.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-register-datasets