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一种面向Scikit-Learn工作流的可复用J48靶向Python后端：与WEKA J48的差异验证

后端替换在Python原生机器学习（Machine Learning，ML）工作流中具有集成与性能方面的吸引力，但即使在数据划分、随机种子（seed）和评估指标均固定的情况下，仍可能静默改变模型选择结果。本研究针对J48（Java implementation 后端替换在Python原生机器学习（Machine ...