Azure ML誤り発見
Azure MLのAutoMLの自動試行プロセスに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。
A.AutoMLはロジスティック回帰、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど複数のアルゴリズムを自動試行して最適なモデルを発見する。
✓ この記述は正しい。複数アルゴリズムの自動試行はAutoMLの核機能である。
B.AutoMLで試行されるモデルはアルゴリズムの種類だけでなく、各アルゴリズムの異なるハイパーパラメータ設定も含まれる。
✓ この記述は正しい。アルゴリズムとハイパーパラメータの組み合わせを多数試行する。
C.AutoMLは特徴量エンジニアリング（特徴量の自動生成・変換）を実施しないため、事前のデータ準備がモデル性能に大きく影響する。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りです。Azure MLのAutoMLは特徴量エンジニアリング（データ型の最適化、スケーリング、欠損値処理など）を自動実施します。ユーザーが全て手動で準備する必要はありません。
D.AutoMLが複数の試行結果から最良モデルを選択する際には、ユーザーが指定した主要評価指標（例：AUC、RMSE）を基準として使用する。
✓ この記述は正しい。ユーザーが指定した評価指標がモデル選択の基準になる。
この問題のポイント
この記述が誤りです。Azure MLのAutoMLは特徴量エンジニアリング（データ型の最適化、スケーリング、欠損値処理など）を自動実施します。ユーザーが全て手動で準備する必要はありません。
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