또 , 도 6 의 표 에 있 어서 , Feature _ type , Feature _ combi 및 Trial 은 , 각각 특징 량 의 종류 , 특징 량 의 조합 , 및 특징 량 을 산출 하 는 태 스 크 를 나타내 고 있 다 . Feature _ type 에 있 어서 , Feature 1 , Feature 2 , Feature 3 , Feature 4 , Feature 5 , Feature 11 및 Feature 21 은 , 각각 특징 량 1 , 특징 량 2 , 특징 량 3 , 특징 량 4 , 특징 량 5 , 특징 량 11 및 특징 량 21 을 나타내 고 있 다 . Feature _ combi 는 , 태 스 크 의 시행 의 조합 을 나타내 고 있 다 . 예 를 들 어 , 도 6 의 최 상단 에 기재 된 데이터 에 있 어서 의 「 Trial - 3 」 은 , 태 스 크 「 Sumanu 」 가 복수 회 ( 예 를 들 어 , 4 회 ) 시행 되 었 을 때 의 3 회 째 의 시 행시 의 측정 결과 를 특징 량 으로 하 고 있 다 . 이 경우 , 1 회 의 시행 의 측정 결과 만 이 특징 량 으로 되 어 있 으므로 , 「 Feature _ combi 」 는 「 Single 」 로 된다 . 또 , 도 6 의 위 로부터 2 번 째 에 기재 된 데이터 에 있 어서 의 「 Trial - 2 × 4 」 는 , 태 스 크 「 Reikan 」 이 복수 회 ( 예 를 들 어 , 4 회 ) 시행 되 었 을 때 의 2 회 째 와 4 회 째 의 시 행시 의 각각 의 측정 결과 의 차분 을 특징 량 으로 하 고 있 다 . 이 경우 , 2 회 의 시행 의 측정 결과 가 차분 되 어 있 으므로 , 「 Feature _ combi 」 는 「 Diff 」 로 된다 . 또 , 도 6 의 위 로부터 14 번 째 에 기재 된 데이터 에 있 어서 의 「 Trial - 3 × 4 」 는 , 태 스 크 「 Reikan 」 이 복수 회 ( 예 를 들 어 , 4 회 ) 시행 되 었 을 때 의 3 회 째 와 4 회 째 의 시 행시 의 각각 의 측정 결과 의 비 를 특징 량 으로 하 고 있 다 . 이 경우 , 2 회 의 시행 의 측정 결과 의 비 가 사용 되 고 있 으므로 , 「 Feature _ combi 」 는 「 Ratio 」 로 된다 .