Spark隨機森林實戰
使用數據： 結果（測試集&預測集）： 內部決策樹結構： 總結：可知該隨機森林共有10棵樹組成，預測結果為10棵樹的投票為准。每棵樹的最大層次為4，這是為了避免層次過高帶來的計算壓力和過擬合！ ...
原文：Spark隨機森林實現學習
前言 最近閱讀了spark mllib 版本：spark . 中Random Forest的實現，發現在分布式的數據結構上實現迭代算法時，有些地方與單機環境不一樣。單機上一些直觀的操作 遞歸 ，在分布式數據上，必須進行優化，否則I O 網絡，磁盤 會消耗大量時間。本文整理spark隨機森林實現中的相關技巧，方便后面回顧。 隨機森林算法概要 隨機森林算法的詳細實現和細節，可以參考論文Breiman ...
2015-05-03 14:23 0 7898 推薦指數：
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