WEKAはクラス値を使用して決定木を解決しますか？

Question

私はWEKAやMLの新作ですので、私の知らないことを次のように言い訳してください。私はそれを理解しようと数時間を無駄にしたので、うまくいけば誰かが正しい方向に私を向けることができます：

私はUSDJPYのデータにJ48決定木を走そうとしています。データは.csvファイルを介して読み込まれ、クラス値は公称型、具体的にはTRUEの値、またはUSDJPYが20セッション後に1％以上高い取引をしていた場合はFALSEです。問題は、私がアルゴリズムを実行すると、意思決定ツリーは単にクラス値を使って問題を解決することになり、無駄です。 class属性を予測するために探しているclass属性以外の* 22の属性があります。

私のデータセットを "ガラス"データセットの例と比較すると、私の問題を説明する2つの違いは見つかりません。 "glass.arff"は、J48（同じ設定で）を実行したときにクラス値（ガラスの種類）を他の属性を使って予測しようとすると予想どおりに動作します。

私はここで何が欠けていますか？

@ATTRIBUTE date NUMERIC 
@ATTRIBUTE open NUMERIC 
@ATTRIBUTE high NUMERIC 
@ATTRIBUTE low NUMERIC 
@ATTRIBUTE close NUMERIC 
@ATTRIBUTE 1daypctchg NUMERIC 
@ATTRIBUTE smavg50onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE smavg100onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE smavg200onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE ubb2 NUMERIC 
@ATTRIBUTE bollma2 onclose NUMERIC 
@ATTRIBUTE lbb2 NUMERIC 
@ATTRIBUTE bollwjpybgn NUMERIC 
@ATTRIBUTE %bjpybgn NUMERIC 
@ATTRIBUTE rsi NUMERIC 
@ATTRIBUTE ma50>100 {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE ma50>200 {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE ma100>200 {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE up1pct5d? {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE up1pct20d? {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE dwn1pct5d? {FALSE,TRUE} 
@ATTRIBUTE dwn1pct20d? {FALSE,TRUE} 

Answer 1

ウェカ（およびそのJ48実装）限り、地上真実クラスは、.csvファイルの同じ列に一貫しているようにデータを分類することができるはずです。ここでは、属性のリストです。