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问WEKA随机森林与数值属性
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Data Science用户

提问于 2020-04-25 13:17:53

回答 1查看 202关注 0票数 2

我正在韦卡的兰登森林公司工作。我认为ID3算法用于在每个级别上找到最佳的拆分属性。但读了一会儿之后，我注意到ID3不能处理数字属性(例如，需要C4.5 )。在Weka的随机森林没有任何问题的数字特征作为输入。他们是怎么上手的？

(还有一个小问题: Weka仍然是你今天可以使用的东西，还是我需要为当前的研究更换工具？韦卡有时看起来有点“老派”.)

classification

random-forest

weka

回答 1

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2020-04-28 02:26:21

Weka确实使用了自己的C4.5实现，名为J48。

也就是说，它的RandomForest调用RandomTree，它似乎是独立实现的，从来没有接触过J48代码。(据我所知，我通常不使用Java语言工作，因此，请稍加考虑。)除了显而易见的( RandomTree子集在每个节点上都有可用的特性)之外，我看不出是否有很大的差异。

模块树的类层次结构

源的树文件夹

(单击此处查看J48、RandomForest、RandomTree等)

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/72975

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