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、データセット内で最も予測力の高い特徴を識別します。
このモジュールは、予測力によってランク付けされた最適な特徴列を含むデータセットを出力します。また、選択されたメトリックからの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 テーブルを機能に変換する変換を作成し、複数のデータセットに変換を適用できるようにします。
ステップ3: t検定を使用して仮説を検証する
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