Обход дерева решений для получения набора правил

Question

Я генерирую дерево решений ML, используя данные поезда. В соответствии с моим вариантом использования мне нужно заглянуть в дерево решений, чтобы получить более подробную информацию о распределении данных, таких как значения на каждом узле и т. Д. Я использовал weka в java для генерации дерева, и я вижу древовидную структуру, используя простой оператор печати, однако weka не предоставляет API для дальнейшего поиска в дереве, дерево доступно только как String. Я не хочу разбирать строку, есть ли какая-либо другая библиотека, которая может помочь в переводе деревьев в набор правил путем обычного перемещения? Любая другая библиотека на основе ML, которая может генерировать дерево на основе имеющихся данных и позволяет заглядывать в дерево для анализа, например, для извлечения правила?

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 

Теперь я хочу заглянуть в дерево, чтобы получить некоторые результаты. Пожалуйста, помогите мне с любой доступной библиотекой для этого.

Answer 1

Weka - с открытым исходным кодом.

Используйте источник. При необходимости настройте.

Если вам абсолютно необходим доступ к некоторым внутренним структурам данных (остерегайтесь, что они могут меняться в разных версиях), это законно сделать их общедоступными. Или вы даже можете сделать API для пересечения дерева (если этот действительно еще не существует, потому что существуют функции для визуализации этого дерева), а затем вносят вклад в Weka, чтобы другие могли его использовать.