文件名称：决策树剪枝matlab代码-CSForest:代价敏感决策森林算法CSForest的Weka实现
文件大小：46KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-10 00:54:51
系统开源
决策树剪枝matlab代码森林
成本敏感决策森林算法
CSForest
的实现，发表于：
Siers，MJ
和*，MZ（2015
年）。
使用成本敏感决策森林和投票的软件缺陷预测，以及类不平衡问题的潜在解决方案。
信息系统，51,
62-71。
这个成本敏感的决策森林最初是为具有两个类值（“有缺陷”和“无缺陷”）的软件缺陷预测数据集设计的。
它已在此处扩展为使用任意数量的类值。
该程序的结构取自我们之前的
SysFor
实现，CSForest
以此为基础（而后者又基于
MetaCost
的
Weka
实现）。
由于这使用了
Weka
中
SysFor
实现的代码，因此值得注意的是，该算法不会搜索树的第二级以外的“好”属性。
对于分类，CSForest
使用原始论文中指定的
CSVoting。
安装
从
Weka
包管理器下载
CSForest，或者从
Github
侧边栏的“发布”部分下载最新版本。
编译/开发
在您选择的
IDE
中设置一个项目，包括作为编译时库的
weka.jar。
有效的选项是：
-L
【文件预览】：
CSForest-master
----src()
--------weka()
----test()
--------weka()
----README.md(2KB)