机构名称：
¥ 1.0
A. 数据集中的出租车行程次数 B. 个人出租车行程的行程距离 C. 个人出租车行程的票价 D. 个人出租车行程的行程 ID 答案：B 说明：标签是您要预测的列。已识别的特征是您提供给模型以预测标签的输入。示例：提供的数据集包含以下列： vendor_id：出租车供应商的 ID 是一个特征。rate_code：出租车行程的费率类型是一个特征。passage_count：行程中的乘客人数是一个特征。trip_time_in_secs：行程所用的时间。您想在行程完成之前预测行程的票价。那时，您不知道行程需要多长时间。因此，行程时间不是特征，您将从模型中排除此列。trip_distance：行程距离是一个特征。payment_type：付款方式（现金或信用卡）是一个特征。fare_amount：支付的出租车总费用是标签。参考：https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/predict-prices 问题 2 您使用自动化机器学习用户界面 (UI) 构建机器学习模型。您需要确保模型符合 Microsoft 负责任 AI 透明度原则。你应该怎么做？
AI-900 考试名称：Microsoft Azure AI Fundamentals ...
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