説明

ボックス1: データの分割
ボックス2: パーティションとサンプル
ボックス3: 2クラスブースティング決定木
ボックス4: モデルのハイパーパラメータを調整する
統合されたトレーニングとチューニング：使用するパラメータセットを設定し、モジュールに複数の組み合わせを反復処理させ、精度を測定して「最適な」モデルを見つけます。ほとんどの学習モジュールでは、トレーニングプロセス中に変更するパラメータと固定するパラメータを選択できます。
指定されたパラメータを前提としたモデルの精度を確認するには、「モデルのクロス検証」を使用することをお勧めします。最適なパラメータを特定するには、「モデルのハイパーパラメータの調整」を使用してください。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/partition-and-sample