weka的ID3算法对训练集分类，简单的对数据离散化，得到的分类准确率很低。问：如何得到准确的分类？
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可以考虑离散的粒度，以及离散的分界点是否合适？
另外，不同的算法对不同类别的数据效果不同，尝试用其他算法汝J48、NB、SVM等试一试。
此外，如果数据正常，一般correct+incorrect=100%，你还有36%无法classify，说明训练集不正常
光从截图就知道这些，望采纳
另外，不同的算法对不同类别的数据效果不同，尝试用其他算法汝J48、NB、SVM等试一试。
此外，如果数据正常，一般correct+incorrect=100%，你还有36%无法classify，说明训练集不正常
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