Spark随机森林实战
使用数据： 结果（测试集&预测集）： 内部决策树结构： 总结：可知该随机森林共有10棵树组成，预测结果为10棵树的投票为准。每棵树的最大层次为4，这是为了避免层次过高带来的计算压力和过拟合！ ...
原文：GPU上的随机森林：比Apache Spark快2000倍
作者 Aaron Richter 编译 VK 来源 Towards Data Science 随机森林是一种机器学习算法，以其鲁棒性 准确性和可扩展性而受到许多数据科学家的信赖。 该算法通过bootstrap聚合训练出多棵决策树，然后通过集成对输出进行预测。由于其集成特征的特点，随机森林是一种可以在分布式计算环境中实现的算法。树可以在集群中跨进程和机器并行训练，结果比使用单个进程的训练时间快得多。 ...
2020-09-01 09:57 0 571 推荐指数：
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