名前
weka.filters.supervised.instance.SpreadSubsample

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構文
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。 このフィルタで、あなたは最大を指定します。最もまれで最も一般的なクラスの間の「「広まってください」。」 例えば、あなたはそうすることができます。高々2:1がクラス頻度の違いであったならそこでそれを指定してください。バッチ・モードで使用される場合、その後のバッチは「再-標本抽出」ではありません。

オプション
adjustWeights -- 去勢した雄羊例の重りはあるために全重量を維持するように調整されていた状態で望んでいます。クラス。

distributionSpread -- 最大のクラス分配は広まりました。(最大の0=普及がない、1=の一様分布、10=はaを高々許容します。クラスの間の10:1つの比率)

maxCount -- どんな階級値(0=無制限な)のための最大のカウント。

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