Weka ADTreeの分類をExcelで繰り返し

Question

Weka 3.8.0 GUIを使用して、私はデータセット（バイナリクラス）を持ち、データのモデルをADTreeにする必要があります。ここまでは順調ですね。

=== Classifier model (full training set) === 

Alternating decision tree: 

: 0 
| (1)vitamine_E < 0.346: -0.671 
| | (9)oxoproline < 20.391: -0.406 
| | (9)oxoproline >= 20.391: 0.471 
| (1)vitamine_E >= 0.346: 1.609 
| (2)glucose_1_phosphate < 0.159: -0.38 
| | (3)ribonic_acid2 < 0.071: -1.074 
| | | (6)vitamine_E < 0.346: -0.937 
| | | (6)vitamine_E >= 0.346: 0.485 
| | (3)ribonic_acid2 >= 0.071: 1.431 
| | (4)inositol_put__49 < 8.363: 0.75 
| | (4)inositol_put__49 >= 8.363: -0.788 
| | (8)erythritol__put_ < 0.066: 0.564 
| | (8)erythritol__put_ >= 0.066: -0.518 
| (2)glucose_1_phosphate >= 0.159: 1.407 
| | (7)threonic_acid < 1.762: 0.885 
| | (7)threonic_acid >= 1.762: -0.468 
| (5)glucose < 1.52: -0.298 
| (5)glucose >= 1.52: 0.884 
| | (10)ribonic_acid2 < 0.02: -0.159 
| | (10)ribonic_acid2 >= 0.02: 0.585 
Legend: -ve = 0, +ve = 1 
Tree size (total number of nodes): 31 
Leaves (number of predictor nodes): 21 

Time taken to build model: 0.02 seconds 

=== Stratified cross-validation === 
=== Summary === 

Correctly Classified Instances   120    92.3077 % 
Incorrectly Classified Instances  10    7.6923 % 
Kappa statistic       0.8462 
Mean absolute error      0.1095 
Root mean squared error     0.2413 
Relative absolute error     21.8844 % 
Root relative squared error    48.2298 % 
Total Number of Instances    130  

次に、私はこの分類を（モデルをとって）Excelで繰り返す必要があります。だから私はそれをどうやってやるの？私はすでにPARTまたはSMOのアルゴリズムを使用したときにそのことを行いましたが、ツリーを機能別に変換してそれぞれを分類パスから読み取るにはどうすればよいですか？

Answer 1

あなたのような、IFSにあなたのツリーに変換することができますので、決定木は、if関数の集合である：（cell_of（（1）vitamine_E））場合

< 0.346; -0.671;

....場合