我们正在将python 2.7.12与weka 3.9.3 api（和java 1.8.0191）结合使用，尝试在一小段python代码下面使用j48分类器进行分类：
loader = Loader(classname="weka.core.converters.ArffLoader")
data = loader.load_file(data_dir + "new_ALL_FEATURES.arff")
data.class_is_last()
#seperate the data to train and test:
removeRange =
Filter(classname="weka.filters.unsupervised.instance.RemoveRange", options=
["-R","4951-last"])
removeRange.inputformat(data)
train = removeRange.filter(data)
removeRange =
Filter(classname="weka.filters.unsupervised.instance.RemoveRange", options=
["-R","first-4951"])
removeRange.inputformat(data)
test = removeRange.filter(data)
cls = Classifier(classname="weka.classifiers.trees.J48", options=["-C",
"0.25"])
cls.build_classifier(train)
用于分类的其他详细信息选项：修剪的树，无交叉验证，数据包括23个数字特征（类别为标称），缺失值被替换。
当使用相同的文件和相同的分类器以及相同的选项（[[-C]，“ 0.25”，“-M”，“ 2”]）运行weka GUI时
分类结果与我们从API获得的结果不同：树的结构不同，GUI树包含77个叶子，而API构建的树包含97个叶子。
我们已经搜索了类似的问题，并找到了以下链接：Different results in Weka GUI and Weka via Java code
但是，这与我们无关，因为我们没有执行交叉验证。
造成这种差异的原因是什么？我们缺少什么？请告知，在此先感谢。
参考方案
更新：我们发现了问题。
显然，当我们通过API拆分数据时，我们错过了一个样本，这造成了差异。
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