任何人都可以帮助我使用 Java 中的 Weka API 在 J48 算法中实现替代缺失值处理。
我确信在训练 J48 之前使用预插补方法很容易。
但是，在划分训练日期的情况下使用代理拆分属性（如 Breiman 在 CART 中所做的那样）而不是 J48 标准方法（C4.5 中的 Quinlan）将案例从具有已知值的观察案例中拆分为概率分布。
任何人都可以给我一些信息、提示、帮助，在 Weka API 和源代码中必须修改以用代理拆分替换标准吗？
user3770188
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Look at weka source code weka.classifiers.trees.j48.C45ModelSelection from line 152 (Find "best" attribute to split on). It uses info gain ratio as splitting criteria.
于 2014-07-08T17:52:31.567 回答