Weka：如何在J48决策树中实施代理拆分？

Question

谁能帮助我在Java中使用Weka API在J48算法中实现替代的缺失值处理。

我敢肯定，在训练J48之前使用预输入方法很容易。

但是，如果在划分培训日期时使用替代拆分属性（如Breiman在CART中所做的那样），而不是使用J48标准方法（在C4.5中为Quinlan），将案例从已知值的观察案例中分配到概率分布中，该怎么办。

有人可以给我一些信息，提示，帮助吗，必须在Weka API和源代码中的哪些地方进行修改，以用替代拆分替代标准？

Answer 1

从第152行看一下weka源代码weka.classifiers.trees.j48.C45ModelSelection （找到要拆分的“最佳”属性）。 它使用信息增益比率作为划分标准。