决策树模型的可视化，在 WEKA 里还挺方便的，尤其是你刚上手做分类任务的时候。树结构直观清晰，逻辑关系一目了然，适合演示也适合 debug。这个中文教程讲得还不错，步骤清楚，图也挺多，新手能跟得上节奏。
模型训练完，直接切到 Visualize tree 就能看到整个分类流程。什么节点判断、叶子分类、权重比例，全都展现出来了。哪怕你对 ID3 或 J48 不太熟，看图也能大致理解模型怎么做出决策的。
如果你想深入了解算法背后的逻辑，可以看看这些相关文章，比如ID3 决策树分类算法效率提升或者基于 Java 的单级决策树分类算法实现。结合代码实操，理解更透彻。
对了，MapReduce 跑大数据决策树那篇也蛮有意思的，适合做点进阶研究。还有 MATLAB 的版本也有现成资源，想换个环境跑模型的你可以试试。
，WEKA 的图形化体验确实不错，如果你刚开始玩机器学习，用它来入门决策树，算是性价比高的选择了。嗯，如果你还没下载教程，可以先点进去看看：