代码下载：
http://weka.wikispaces.com/Subversion
Use WEKA in your Java Code:
http://www.cs.umb.edu/~ding/history/310_fall_2010/homework/UseWEKA_In_Java_Code.pdf
J48 C4.5决策树算法源码学习
TODO: J48 的分类效率分析。
题记： 之前虽然对 J48 用得比较多，是由于它能方便的区别特征的好坏。 工作了，希望自己能更深入， 如是开始了这个算法学习系列。 希望和大家共同进步。
个人对看算法源代码也没有很好的流程，计划先采用 按类Class 做架构介绍；再深入代码具体逻辑的方式展开。 欢迎大家提出好的算法源码阅读流程。
另外，求推荐LR 的比较好的实现代码 ~(^o^)~
一、 准备工作。
下载 weka 的工具包，将 weka.jar 和 weka-src.jar 导入eclipse 项目的依赖包，即可查看 到源码。
也可以将weka-src.jar 解压，在对应的文件夹下建立一个单独的eclipse 项目，这样可以自己修改代码。
相关论文参考： Ross Quinlan (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers, San Mateo, CA.
因为还是对 E文 不友好，个人看了 统计学习方法 的对应章节就算是把理论先过完啦。
熵用来计算随机量的分布不确定性，或者其表达能力。计算公式：
信息增益 Information Gain 又称为 互信息 Multi Information, 体现了新的属性的出现对类别不确定的弱化的能力。计算公式：
信息增益率在分类问题中体现为：特征A对类别C的 信息增益与特征A的熵之比。能在一定程度上修正某个属性ai由于分布很广而Gain更大的影响；但是也可能导致过分修正而选择那些属性分布很窄的项。可以采用两步判别法：
信息增益超过平均值的属性，其次再比较信息增益率。
C4.5 决策树的学习算法：
二、代码流解析：
模型的学习程序从 J48.java 开始。
J48.buildClassifier(ins): 选取 C45 决策树模型为例：
- modSelection = new C45ModelSelection(m_minNumObj, instances);
- m_root = new C45PruneableClassifierTree(modSelection, !m_unpruned, m_CF,
- m_subtreeRaising, !m_noCleanup);
- m_root.buildClassifier(instances);
将C45Pruneable*.buildClassifier(ins) 继续展开：
对基类ClassifierTree. buildTree()继续展开：
- data.deleteWithMissingClass();
- buildTree(data, m_subtreeRaising || !m_cleanup);
- collapse();
- if (m_pruneTheTree) {
- prune();
- }
- if (m_cleanup) {
- cleanup(new Instances(data, 0));
- }
调用 modSelection.selectModel(ins);
modSelection.split(ins). // 分割数据
m_sons[i] = getNewTree(localInstances[i]); // 构建子树
将 C45ModelSelection.selectModel(ins) 继续展开：
- if (Utils.sm(checkDistribution.total(), 2 * m_minNoObj)
- || Utils.eq(checkDistribution.total(), checkDistribution.perClass(checkDistribution.maxClass())))
- return noSplitModel;
- multiValue = !(attribute.isNumeric() || attribute.numValues() < (0.3 * m_allData.numInstances()));
- currentModel = new C45Split[data.numAttributes()];
- sumOfWeights = data.sumOfWeights();
- // For each attribute.
- for (i = 0; i < data.numAttributes(); i++) {
- // Apart from class attribute.
- if (i != (data).classIndex()) {
- // Get models for current attribute.
- currentModel[i] = new C45Split(i, m_minNoObj, sumOfWeights);
- currentModel[i].buildClassifier(data);
- // ... 省略代码部分： 更新 averageInfoGain的总和
- } else
- currentModel[i] = null;
- }
- averageInfoGain = averageInfoGain / (double) validModels;
- // Find "best" attribute to split on.
- minResult = 0;
- for (i = 0; i < data.numAttributes(); i++) {
- // Use 1E-3 here to get a closer approximation to the original implementation.
- if ((currentModel[i].infoGain() >= (averageInfoGain - 1E-3))
- && Utils.gr(currentModel[i].gainRatio(), minResult)) {
- bestModel = currentModel[i];
- minResult = currentModel[i].gainRatio();
- }
- }