Azure ML発展計算
Azure MLの自動化機械学習(AutoML)を使用してモデルをトレーニングしました。5つの異なるアルゴリズムで得られた精度が、決定木80.5%、ランダムフォレスト88.2%、勾配ブースティング87.1%、ロジスティック回帰82.3%、SVM 85.6%です。ベストモデルの精度と2番目に良いモデルの精度の差はいくらか？
A.0.9%
✗ 誤りです。88.2% - 87.1% = 1.1%ですが、これは1番目と3番目の差です。正しくは1番目と2番目を比較します。
B.2.6%
✗ 誤りです。88.2% - 85.6% = 2.6%ですが、これは1番目と5番目の差です。
C.1.1%← 正解
✓ 正解です。ベストモデルはランダムフォレスト（88.2%）、2番目は勾配ブースティング（87.1%）であり、差は88.2% - 87.1% = 1.1%です。
D.3.2%
✗ 誤りです。88.2% - 82.3% = 5.9%となり、提示された値と異なります。
この問題のポイント
ベストモデルはランダムフォレスト（88.2%）、2番目は勾配ブースティング（87.1%）であり、差は88.2% - 87.1% = 1.1%です。
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