
説明

ステップ 1: フィルター ベースの特徴選択モジュールを使用する
フィルター ベースの特徴選択は、データセット内の特徴を最大の予測力で識別します。
このモジュールは、予測力によってランク付けされた、最良の特徴列を含むデータセットを出力します。また、選択したメトリックから特徴の名前とそのスコアも出力します。
ステップ 2: カウント変換を構築する
カウント変換は、カウント テーブルをフィーチャに変換する変換を作成するため、変換を複数のデータセットに適用できます。
ステップ 3: t 検定を使用して仮説を検定する
参考文献:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/studio-module-reference/filter-based-feature-selec
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/build-counting-transform