① weka的ID3演算法對訓練集分類，簡單的對數據離散化，得到的分類准確率很低。問：如何得到准確的分類
可以考慮離散的粒度，以及離散的分界點是否合適？
另滑吵外，不同的演算法對不同類別的數或讓櫻據效果不同，嘗試用其他演算法汝J48、NB、SVM等試一試。
此外，如果數衫叢據正常，一般correct+incorrect=100%，你還有36%無法classify，說明訓練集不正常
光從截圖就知道這些，望採納
② 如何為分類問題選擇合適的機器學習演算法
若要達到一定的准確率，需要嘗試各種各樣的分類器，並通過交叉驗證選擇最好的一個。但是，如果你只是為你的問題尋找一個「足夠好」的演算法或者一個起點，以下准則有利於選擇合適的分類器：
你的訓練集有多大？
如果訓練集很小，那麼高偏差/低方差分類器（如樸素貝葉斯分類器）要優於低偏差/高方差分類器（如k近鄰分類器），因為後者容易過擬合。
然而，隨著訓練集的增大，低偏差/高方差分類器將開始勝出（它們具有較低的漸近誤差），因為高偏差分類器不足以提供准確的模型。這可以認為這是生成模型與判別模型的區別。
一些特定演算法比較
樸素貝葉斯
優點：簡單；如果樸素貝葉斯（NB）條件獨立性假設成立，相比於邏輯回歸這類的判別模型，樸素貝葉斯分類器將收斂得更快，所以你只需要較小的訓練集。而且，即使NB假設不成立，樸素貝葉斯分類器在實踐方面仍然表現很好。如果想得到簡單快捷的執行效果，這將是個好的選擇。
缺點：不能學習特徵之間的相互作用（比如，它不能學習出：雖然你喜歡布拉德·皮特和湯姆·克魯斯的電影，但卻不喜歡他們一起合作的電影）。
邏輯回歸
優點：有許多正則化模型的方法，不需要像在樸素貝葉斯分類器中那樣擔心特徵間的相互關聯性。與決策樹和支持向量機 不同，有一個很好的概率解釋，並能容易地更新模型來吸收新數據（使用一個在線梯度下降方法）。如果你想要一個概率框架（比如，簡單地調整分類閾值，說出什麼時候是不太確定的，或者獲得置信區間），或你期望未來接收更多想要快速並入模型中的訓練數據，就選擇邏輯回歸。
決策樹
優點：易於說明和解釋，很容易地處理特徵間的相互作用，並且是非參數化的，不用擔心異常值或者數據是否線性可分（比如，決策樹可以很容易地某特徵x的低端是類A，中間是類B，然後高端又是類A的情況）。
缺點：1）不支持在線學習，當有新樣本時需要重建決策樹。2）容易過擬合，但這也正是諸如隨機森林（或提高樹）之類的集成方法的切入點。另外，隨機森林適用於很多分類問題（通常略優於支持向量機）---快速並且可擴展，不像支持向量機那樣調一堆參數。隨機森林正漸漸開始偷走它的「王冠」。
SVMs
優點：高准確率，為過擬合提供了好的理論保證；即使數據在基礎特徵空間線性不可分，只要選定一個恰當的核函數，仍然能夠取得很好的分類效果。它們在超高維空間是常態的文本分類問題中尤其受歡迎。然而，它們內存消耗大，難於解釋，運行和調參 復雜，
盡管如此，更好的數據往往勝過更好的演算法，設計好的特徵非常重要。如果有一個龐大數據集，這時使用哪種分類演算法在分類性能方面可能並不要緊；因此，要基於速度和易用性選擇演算法。