名前
weka.classifiers.bayes.AODE

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構文
AODEは、すべて上で平均することによって、高精度な分類を達成します。代替のナイーブなベイズのようなそうしたモデルの小さいスペースについてより弱くて(したがって、それほど有害でない)の独立仮定ナイーブなベイズ。 結果として起こるアルゴリズムは計算上効率的です。多くの学習タスク

で高精度な分類を提供します。詳しくは、

を見てください。G. Webb, J. Boughton & Z. Wang (2004). Not So Naive Bayes. To be published in Machine Learning. G. Webb, J. Boughton & Z. Wang (2002). <i>Averaged One-Dependence Estimators: Preliminary Results. AI2002 Data Mining Workshop, Canberra.

オプション
debug -- trueに設定されると，分類学習アルゴリズムは追加インフォメーションをコンソールに出力します．