名前
weka.classifiers.trees.REPTree

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構文
高速な決定木学習アルゴリズム． 決定木や回帰木を情報利得・分散を使って構築して，誤り低減枝刈りを実行します．数値属性は１度だけ整列操作を受けるだけです．欠損値はインスタンス数の分布に従って扱われます．これは，C4.5によるものと同じです．

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．

maxDepth -- 木の深さの最大値．(-1は制限が無いことを意味します)

minNum -- 葉に割り当てられたインスタンスの総重量の最小値．

minVarianceProp -- 全データでの分散の最小割合．それは，ノードを分割して回帰木として機能するために必要です．

noPruning -- 枝刈りを実行するかどうか．

numFolds -- 枝刈りに使われるデータの量を決めてください．１つの折り目分は枝刈りに使われ，残りはルールを生成するために使われます．

seed -- データをランダム化するために使用される種．