我在一个 CSV 数据集中有 130 条记录，我正在使用 j48 决策树。我使用整个训练集进行测试，结果是正确分类的记录有 79 条，分类错误的记录有 51 条。现在！我想要一个介于 95% - 100% 之间的结果，并且无法在这 130 个记录中添加或删除任何记录。但是我可以对我的数据集进行一些操作，例如以这种方式使用 130 个中的 10 个所有这 10 个必须正确分类。

• 树的质量并不重要
• 测试样本的数量不是那么重要（10-15 为好）
• 唯一重要的是准确度在 95-100 % 之间

首先，我尝试将 10 个正确的样本移动到数据集的底部并使用“按百分比拆分”（92.30%），但它没有用。

在 SECOND，我尝试通过“尝试和错误”来选择它们并随机选择，我只是在测试最后一个样本（第 130 个），我找到了一些正确的样本并将其保留在那里，然后在最后一个成功的样本下方尝试了另一个样本和测试最后两行，结果应该是 50% 或 100%，但令人惊讶的是 0%（总瞬间：2 正确：0 错误：2）。

任何人都可以帮助我吗？我已经感谢了很多亲爱的读者...