用于生成和使用生成的决策树的Java库

我正在寻找一种Java库，它不仅可以使用ID3或C4.5算法构建决策树，还可以以某种合适的格式存储新构建的树。问题在于，我计划使用决策树引擎作为某种用户需求推理系统，即在使用培训数据生成决策树之后，我想给它输入（来自用户的数据）并将输出用作对用户的推荐。简单地说，我只是不能遍历生成的树并根据输入数据集来获取结果。我还希望不仅构建二元决策树，还要为每个父节点构建具有可变数量子元素的树（这意味着某些节点可能有两个子元素，其中三个元素都根据父节点中检查的属性值）。我刚开始使用决策树，并没有太多的经验。我用谷歌搜索，开始看WEKA，但我不确定它是否满足我的要求。任何指导都会有很大的帮助。提前致谢！用于生成和使用生成的决策树的Java库

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2012-04-12 ferbolg

与weka一起，这是流行的，高性能的，稳定的，有据可查的，人们将能够帮助你。

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2012-04-12 18:33:46 daveb

Weka是最先进的分类工具，包括C4.5。肯定地尝试一下。实际上，许多其他工具（KNIME，Rapidminer）通常会围绕Weka进行，主要是做一些数据预处理，用户界面，实验运行等，但主要任务是委托给Weka。

在我看来，Weka并不是完全为此设计的，但它是分类和预测的参考实现。 所以试试吧！当您正在查看其他任务（如聚类或异常检测）时，请使用其他工具（如ELKI）代替。 Wekas聚类算法很少。

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2012-04-12 20:23:47

我会definitelly试一试。但是你提到，在你的意见中，WEKA并不是完全为此设计的。在这种情况下，哪个库更适合使用？ – ferbolg 2012-04-13 20:20:26

我不知道周围是否有更好的东西。每个人似乎都使用Weka或GNU R进行分类。 – 2012-04-14 05:57:23

还有其他商业软件包可用。统计是一个。有趣的是，Weka和R都必须在他们的CART决策树实现中进行折衷，因为描述CART算法的书保留了算法的一部分秘密。它描述了一个很难解决的算法（如时间），然后说他们实现的实际算法不是这个算法。不是你必须知道的东西，而R和Weka算法在不知道它的情况下表现得足够好。但是，只是一些有趣的琐事。 – chubbsondubs 2012-04-25 17:44:59

用于生成和使用生成的决策树的Java库

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