Наивный Байес не производит дерево, поэтому, возможно, стоит рассмотреть использование классификатора, такого как J48.Классификаторы дерева можно найти в каталоге weka / classifiers / trees / в клиентском интерфейсе WEKA.
Пример наивного байесовского классификатора:

В то время как пример классификатора на основе дерева, такого как J48:1012 *

Доступ к этому дереву возможен как в графическом интерфейсе WEKA, так и в Java.При использовании графического интерфейса пользователя WEKA дерево можно визуализировать, щелкнув правой кнопкой мыши результат классификации и нажав Визуализировать дерево *:

В Java дерево можно распечатать в консоли, напечатав сам объект классификатора следующим образом:
//Get File
reader = new BufferedReader(new FileReader(path + "/ArffFile.arff"));
//Get the data
Instances data = new Instances(reader);
reader.close();
//Setting class attribute
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
//Make tree
J48 tree = new J48();
String[] options = new String[1];
tree.buildClassifier(data);
//Print tree
System.out.println(tree);
* Обратите внимание, что по умолчанию оно также будет напечатано в окне вывода классификатора.