Azure MLプラットフォーム計算
Azure MLで回帰モデルのハイパーパラメータチューニングを行う際、学習率の候補が0.001、0.01、0.1、1.0の4つ、正則化パラメータの候補が0.0001、0.001、0.01の3つある場合、グリッドサーチで試行する必要のある組み合わせは全部で何パターンになるでしょうか？
A.7パターン
✗ この値は学習率の候補数（4）と正則化パラメータの候補数（3）を足した値ですが、グリッドサーチでは掛け算を使用します。
B.9パターン
✗ この値は正則化パラメータの候補のみを考慮した計算です。全体の組み合わせでは4×3を計算する必要があります。
C.12パターン← 正解
✓ 正解です。グリッドサーチでは全ての可能な組み合わせを試行するため、4×3=12パターンの試行が必要になります。
D.16パターン
✗ この値は4の2乗（4²=16）で、異なるハイパーパラメータ設定に対する計算ではありません。
この問題のポイント
グリッドサーチでは全ての可能な組み合わせを試行するため、4×3=12パターンの試行が必要になります。
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