在java中制作决策树的最佳学习算法？答案

【问题标题】：Best learning algorithm to make a decision tree in java?在java中制作决策树的最佳学习算法？
【发布时间】：2010-12-06 07:14:08
【问题描述】：

我有一个数据集，其中包含年龄、城市、儿童年龄等信息以及结果（确认、接受）。

为了帮助“工作流程”建模，我想根据以前的数据集自动创建决策树。

我只是想就这个主题的一些算法或一些库提供建议，这些建议可以帮助我构建基于样本的决策树。

【问题讨论】：

“工作流建模”让我感到困惑。你到底想达到什么目的？自动排序新数据集或检查现有数据集是否有正确的结果或什么？
我们有一些存在法律问题的数据集。一些法律案件只有在一个人的年龄低于 18 岁时才会被拒绝。这是一个明显的例子，但我们希望通过先前的判断自动重新创建决策树，以制作法律模型，然后对其进行编辑和细化。这是我们不想要神经网络的主要原因，因为我们无法回溯和证明选择

【解决方案1】：

您应该看看Weka，这是一个免费的基于 Java 的监督学习套件。

将您的数据转换为 Weka 基于文本的简单 .arff format 后，您应该能够使用 GUI 或命令行界面来训练和测试该数据上的各种不同分类器，包括：

使用此界面进行实验应该可以让您轻松尝试不同的分类器和训练参数，以确定哪些分类器在您的数据上表现最好。

【讨论】：

我想在Android平台上实现这样的代码，但是weka对于android来说太大（堆空间）..有没有办法可以通过其他方式运行它
@raqz：嗯，你可以在本地机器上构建你的决策树，然后以 java 源代码的形式导出决策树并在 Android 上运行。但是，如果您真的想在 Android 上进行培训，那将无济于事——您可能必须找到 Weka 的替代品。也许只是做决策树的东西？谷歌搜索“决策树 java”至少会显示一些结果。

【解决方案2】：

如果您想比较 Weka 中不同类型决策树的性能，请参阅 TunedIT.org 中收集的基准测试结果：

使用算法/数据集的下拉列表和名称模式来选择应该呈现的结果。

【讨论】：