説明

1 - スイープ クラスタリング
2 - 鉄道模型
3 - モデルの評価
参照：
http://breaking-bi.blogspot.com/2017/01/azure-machine-learning-model-evaluation.html

Explanation:
データセットをデータのサブセットに分割する場合は、[データをパーティションに分割] オプションを使用します。このオプションは、相互検証のためにカスタムの数のフォールドを作成する場合、または行を複数のグループに分割する場合にも役立ちます。
Studio (クラシック) の実験に Partition and Sample モジュールを追加し、データセットを接続します。
パーティションまたはサンプル モードの場合は、[フォルダーに割り当て] を選択します。
パーティション分割で置換を使用する: 再利用の可能性を考慮して、サンプリングされた行を行のプールに戻す場合は、このオプションを選択します。その結果、同じ行が複数のフォールドに割り当てられる可能性があります。
置換 (デフォルトのオプション) を使用しない場合、サンプリングされた行は再利用のために行のプールに戻されません。その結果、各行は 1 つのフォールドのみに割り当てることができます。
ランダム分割: 行をランダムに折り目に割り当てる場合は、このオプションを選択します。
このオプションを選択しない場合、ラウンドロビン方式を使用して行がフォールドに割り当てられます。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/partition-and-sample