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、述べられた目標を達成する可能性のある独自の解決策が含まれています。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。
Pythonスクリプトを使用して、Azure MachineLearningの実験を実行することを計画しています。スクリプトは、実験実行コンテキストへの参照を作成し、ファイルからデータをロードし、ラベル列の一意の値のセットを識別して、実験実行を完了します。

実験では、後で確認できる実行のメトリックとして、データに一意のラベルを記録する必要があります。
コメントで示されたポイントで実行メトリックとして一意のラベル値を記録するには、スクリプトにコードを追加する必要があります。
解決策:コメントを次のコードに置き換えます。
run.log_list( 'ラベル値'、label_vals)
ソリューションは目標を達成していますか?
正解:A
Explanation
run.log_list log a list of values to the run with the given name using log_list.
Example: run.log_list("accuracies", [0.6, 0.7, 0.87])
Note:
Data= pd.read_csv('data.csv')
Data is read into a pandas.DataFrame, which is a two-dimensional, size-mutable, potentially heterogeneous tabular data.
label_vals =data['label'].unique
label_vals contains a list of unique label values.
Reference:
https://www.element61.be/en/resource/azure-machine-learning-services-complete-toolbox-ai
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.run(class)
https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html