在java中做出决策树的最佳学习算法？

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”的建模,我想根据以前的数据集自动创建一个决策树.

我看了一下http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning,我知道问题显然不明显.

我只想就某些算法或一些关于这个问题的libs提出建议,这可以帮助我在基于样本的决策树的基础上.

解决方法

您应该看看一个免费的基于Java的监督学习套件 Weka.

将数据转换为Weka简单的基于文本的.arff format后,您应该可以使用GUI或命令行界面来对该数据进行各种不同的分类器的培训和测试,其中包括：

>决策树
>神经网络
>基于规则的系统
>支持向量机(SVM)
>各种类型的回归

尝试使用此界面可以让您轻松尝试不同的分类器和训练参数,以确定哪些对您的数据执行最佳.

你也可以use an API to integrate Weka into your own source code.

原文地址：https://www.jb51.cc/java/123766.html