Question#269(AI-900)

正解：B

クラスタリングでは、データ全体をモデルに訓練し、内部評価指標（例: シルエットスコア）を使用してクラスタの品質を評価します。Azure Machine LearningデザイナーでK-meansを使用する場合、これが標準的なアプローチです。例として、シルエットスコアを計算してクラスタの分離度を評価します。
クラスタリング（Clustering）は教師なし学習の一種であり、ラベル（ターゲット変数）が事前に与えられていないため、トレーニングデータとテストデータを別々に分割して評価する伝統的なアプローチ（分類や回帰の場合）は適用されません。Azure Machine Learningデザイナーでは、クラスタリングモデルを評価する際、元のデータセット全体を使用してモデルを訓練し、その結果を内部評価指標（例: シルエットスコア、Davies-Bouldinインデックス）で評価します。そのため、データセットを分割せずに全体を使用するのが適切です。