名前
weka.classifiers.rules.PART

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構文
PART決定を生成するためのクラスは記載します。 用途切り離してください、そして、征服してください。 部分的なC4.5意思決定の樹状図を建てます。規則への各繰り返しと造における「「最も良」」葉。詳しくは、:

を見てください。Eibe Frank and Ian H. Witten (1998). "Generating Accurate Rule Sets Without Global Optimization."In Shavlik, J., ed., Machine Learning: Proceedings of the Fifteenth International Conference, Morgan Kaufmann Publishers.

オプション
binarySplits -- 名義属性の分割に二分分割を使うか部分的な木を建てます。

confidenceFactor -- 信頼度は枝刈りに対して利用しました．(より小さい値はより多く枝刈りを行います)

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．

minNumObj -- 1ルールあたりの最小データ数。

numFolds -- 誤り低減枝刈りのために利用するデータの量を決定してください． 1つの折り目が刈り込みに使用されて、成長するための残りは規則です。

reducedErrorPruning -- 誤り低減枝刈りをＣ４．５方式の枝刈りの変わりに使用するかどうか．

seed -- データをランダム化するのに種が利用されます．誤り低減枝刈りを利用するときに．

unpruned -- 枝刈りを実行するかどうか．