遍历决策树得到规则集答案

【问题标题】：Traversing decision tree to get rule set遍历决策树得到规则集
【发布时间】：2017-02-12 09:15:11
【问题描述】：

我正在使用训练数据生成 ML 决策树。根据我的用例，我需要查看决策树以获取有关数据分布的更多详细信息，例如每个节点的值等。我在 java 中使用 weka 来生成树，我可以使用简单的 print 语句查看树结构，但是weka 没有提供任何 API 来进一步研究树，树只是作为字符串提供。我不想解析字符串，是否有任何其他可用的库可以帮助通过正常遍历将树转换为规则集？任何其他基于 ML 的库可以根据可用数据生成树并让您窥视树以进行规则提取等分析？

BufferedReader reader = new BufferedReader(
                new FileReader("NewData.arff"));

        Instances data = new Instances(reader);
        reader.close();
        data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
        String[] options = new String[1];
        options[0] = "-U";            // unpruned tree
        J48 tree = new J48();         // new instance of tree
        tree.setOptions(options);     // set the options
        tree.setMinNumObj(100);
        tree.buildClassifier(data);   // build classifier
        System.out.println(tree);   // Print tree as string

现在我想窥视树以获得一些结果。请帮助我使用任何可用的库。

【问题讨论】：

标签： java machine-learning classification weka decision-tree

【解决方案1】：

Weka 是开源的。

使用来源。根据需要进行自定义。

如果您绝对需要访问某些内部数据结构（请注意这些数据结构可能会因版本而异），将它们公开是合法的。或者你甚至可以制作一个 API 来遍历树（如果这个真的还不存在；因为也存在可视化树的函数）然后为 Weka 做贡献以便其他人也可以使用它。

【讨论】：