名前
weka.classifiers.functions.LeastMedSq

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構文
最も中央でないsqaured直線的な復帰利用を実行します。予測を形成する既存のWeka LinearRegressionのクラス。最も二乗されなかった回帰関数は無作為の「副-サンプル」から発生します。データ。 最も低いmeadianとの最も二乗されなかった復帰は誤りを二乗しました。決勝が.

をモデル化するとき、選ばれています。アルゴリズムの基礎は、n円の
Robust復帰とアウトライアー検出です。Annick M.ルロワピーターJ.Rousseeuw、c1987

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．

randomSeed -- トレーニングデータの無作為の「副-サンプル」を選択するための種子を設定してください。

sampleSize -- 無作為標本のサイズが以前はよく最も最少に発生させていたセットはsqauredされました。回帰関数。