名前
weka.filters.supervised.instance.Resample

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構文
交換による標本抽出を使用することでデータセットの無作為の「副-サンプル」を生産します。オリジナルのデータセットはそうしなければなりません。メモリを完全にうまくはめ込んでください。 発生の例の数データセットは指定されるかもしれません。 データセットには、名目上のクラスがなければなりません。結果と考えます。 そうでなければ、監督を受けないバージョンを使用してください。 フィルタはそうであることができます。「副-サンプル」か、バイアスにクラス分配を維持するために、作られています。一様分布に向かったクラス分配。 バッチに使用されるいつモード(すなわち、FilteredClassifierの)、その後のバッチは「再-標本抽出」であった注意です。

オプション
biasToUniformClass -- 一定のクラスに向かってバイアスを使用しますか? 0の値はクラスを去ります。そのままで、1の値がクラス分配を確実にする分配はそうです。出力データでは、一定です。

randomSeed -- 「副-標本抽出」であるための乱数種子を設定します。