名前
weka.classifiers.rules.ConjunctiveRule

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構文
このクラスはそれが予測することができる独身の接続語の規則学習者を実装します。数値の、そして、名目上のクラスラベル

で規則が前例から成る、「AND"、「一緒に教育と結果」(階級値) ""分類/復帰のために。 この場合、結果はそうです。データセットにおける、利用可能なクラス(または、数値のための平均)の分配。テスト例がこの規則でカバーされていないなら、それは予測されます。カバーされなかったデータのデフォルトクラス配/価値を使用すること。トレーニングデータで統治してください。この学習者は、それぞれの情報Gainを計算することによって、前例を選択します。Reduced Error Prunningを使用する発生が統治するantecendentとプルーン(レップ) または、前例
の数に基づく簡単なプレ刈り込み
分類のために、1つの前例に関する情報は加重平均です。両方のデータのエントロピーが規則はカバーして、カバーしなかった、
復帰のために、情報は平均2乗誤差の加重平均です。両方のデータ、覆われて、規則で.

は覆っていません。刈り込み刈り込みデータの精度レートの加重平均は使用されています。平均2乗誤差の加重平均である間の分類のために刈り込みのときに、データは復帰

に使用されます。

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．

exclusive -- セット、排他的な表現を考える、名目上股割りを結果と考えてください。

folds -- 枝刈りに使われるデータの量を決めてください．１つの折り目分は枝刈りに使われ，残りはルールを生成するために使われます．

minNo -- 規則による例の最小の全重量。

numAntds -- 規則で許容された前例の数を設定してください。プレ刈り込みは使用されています。 -1、その時を除いて、この値があるならプレ刈り込みは使用されるでしょう。さもなければ、規則は減少している誤りを使用します。剪定します。

seed -- データをランダム化するために使用される種．