NAZWA J48 OPIS Klasa służąca do generowania drzewa decyzyjnego przy użyciu algorytmu C 4.5, z opcją „pruned” lub „unpruned”. OPCJE confidenceFactor -- Współczynnik ufności dla przycinania - puring (mniejsze wartości ponosić więcej cięcia). Ustawienie domyślne 0.25 minNumObj -- Minimalna liczba instancji na liściu. Ustawienie domyślne 2	NAZWA LMT OPIS (Logistic Model Tree) – Drzewo, które w każdym liściu wylicza funkcję regresji logistycznej. OPCJE minNumInstances -- Ustawienie minimalnej liczby instancji, dla których węzeł jest poddawany podziałowi. Ustawienie domyślne 15 numBoostingIterations -- Ustawia stałą liczbę iteracji dla LogitBoost. Jeżeli > = 0, to ustawia się ustaloną liczbę iteracji LogitBoost które są używane na całym drzewie. Jeśli <0, liczba jest określona poprzez wykorzystanie walidacji krzyżowej. Ustawienie domyślne -1 weightTrimBeta – Ustawia wartość beta dla przycinania ważonego w LogitBoost. Tylko instancje o wadze (1 - beta)% wagi z poprzednich iteracji stosuje się w następnej iteracji. Ustawienie tej wartości na 0 daje brak przycinania. Ustawienie domyślne 0.0	NAZWA NBTree OPIS Drzewo decyzyjne, które tworzy w liściach klasyfikatory bayesowskie. OPCJE	NAZWA RandomForest OPIS Las losowy złożony z określonej ilości drzew decyzyjnych, których węzły generowane są na podstawie losowo dobranego zestawu atrybutów. OPCJE numFeatures -- Liczba parametrów do zastosowania w losowym wyborze. Jeśli 0, ustawiona jest wartość log_2 (number_of_attributes) + 1. Ustawienie domyślne 0 numTrees – Liczba drzew, które mają być wygenerowane. Ustawienie domyślne 10 seed – Losowa liczba nasiona (seed), która ma zostać użyta. Ustawienie domyślne 1