NAMEweka.classifiers.trees.RandomTr

NAME
weka.classifiers.trees.RandomTree

SYNOPSIS
Class for constructing a tree that considers K randomly chosen attributes at each node. Performs no pruning. Also has an option to allow estimation of class probabilities based on a hold-out set (backfitting).

OPTIONS
KValue -- Sets the number of randomly chosen attributes. If 0, log_2(number_of_attributes) + 1 is used.

allowUnclassifiedInstances -- Whether to allow unclassified instances.

debug -- If set to true, classifier may output additional info to the console.

maxDepth -- The maximum depth of the tree, 0 for unlimited.

minNum -- The minimum total weight of the instances in a leaf.

numFolds -- Determines the amount of data used for backfitting. One fold is used for backfitting, the rest for growing the tree. (Default: 0, no backfitting)

seed -- The random number seed used for selecting attributes.

Kết quả (Việt) 1:

Tênweka.classifiers.trees.RandomTreeTÓM TẮTLớp học để xây dựng một cây sẽ xem xét K chọn ngẫu nhiên các thuộc tính tại mỗi nút. Thực hiện không có cắt tỉa. Cũng có một tùy chọn để cho phép ước tính của lớp xác suất dựa trên một bộ tổ chức-out (backfitting).TÙY CHỌNKValue--Bộ số ngẫu nhiên chọn thuộc tính. Nếu 0, log_2(number_of_attributes) + 1 được sử dụng.allowUnclassifiedInstances--cho dù để cho phép các trường hợp không phân loại.gỡ lỗi--nếu thiết lập để loại đúng, có thể ra các thông tin bổ sung để giao diện điều khiển.maxDepth - độ sâu tối đa của cây, 0 cho không giới hạn.minNum--tổng trọng lượng tối thiểu của các trường hợp trong một lá.numFolds - xác định số lượng dữ liệu được sử dụng cho backfitting. Một lần được sử dụng cho backfitting, phần còn lại cho việc trồng cây. (Mặc định: 0, backfitting không có)hạt giống - hạt giống số ngẫu nhiên được sử dụng để chọn thuộc tính.

Kết quả (Việt) 2:

TÊN
weka.classifiers.trees.RandomTree

SYNOPSIS
Class cho xây dựng một cây mà xem xét các thuộc tính K được chọn ngẫu nhiên tại mỗi nút. Không thực hiện cắt tỉa. Cũng có một tùy chọn để cho phép ước lượng xác suất lớp dựa trên một tập hợp hold-out (backfitting).

OPTIONS
KValue - Bộ số các thuộc tính lựa chọn ngẫu nhiên. Nếu 0, log_2 (number_of_attributes) + 1 được sử dụng.

AllowUnclassifiedInstances - Có cho phép các trường hợp không được phân loại.

Debug - Nếu thiết lập là true, phân loại có thể sản lượng thông tin bổ sung cho giao diện điều khiển.

Maxdepth - Độ sâu tối đa của cây, 0 cho . không giới hạn

minNum - tổng trọng lượng tối thiểu của trường trong một lá.

numFolds - Xác định số lượng dữ liệu sử dụng cho backfitting. Một lần được sử dụng cho backfitting, phần còn lại để trồng cây. (Mặc định: 0, không có backfitting)

hạt giống - Hạt giống số ngẫu nhiên được sử dụng để lựa chọn các thuộc tính.