名前
weka.classifiers.meta.RacedIncrementalLogitBoost

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構文
logitによって上げられた委員会の競走をするを通る大きいデータセットの増加の習得のためのクラシファイア。

オプション
classifier -- 使用されるベース分類器．

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．

maxChunkSize -- ベース学習者を訓練する例の最大数。 サイズが使用した塊は、minChunkSizeで始まって、同じくらい何回もそれらが、より最大サイズ以下である2倍大きくなるでしょう。

minChunkSize -- ベース学習者を訓練する例の最小の数。

pruningType -- 各委員会の中で使用する刈り込み方法。 合法化データのログ見込みでマイナスの影響があると、ログ見込み刈り込みは新型を捨てるでしょう。

seed -- 乱数の種として使われる数値．

useResampling -- ベースクラシファイアの重さ取り扱い能力を使用するよりむしろ「再-標本抽出」データの使用を強制してください。 ベースクラシファイアが荷重している例を扱うことができないなら、Resamplingはいつも使用されます。

validationChunkSize -- 合法化のために提供する例の数。 流れの始まりからこれらの例を取るので、これらの例が最初に消費されるまで、学習は始まらないでしょう。