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：GPU上的隨機森林：比Apache Spark快2000倍
作者 Aaron Richter 編譯 VK 來源 Towards Data Science 隨機森林是一種機器學習算法，以其魯棒性 准確性和可擴展性而受到許多數據科學家的信賴。 該算法通過bootstrap聚合訓練出多棵決策樹，然后通過集成對輸出進行預測。由於其集成特征的特點，隨機森林是一種可以在分布式計算環境中實現的算法。樹可以在集群中跨進程和機器並行訓練，結果比使用單個進程的訓練時間快得多。 ...
2020-09-01 09:57 0 571 推薦指數：
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概述 鑒於決策樹容易過擬合的缺點，隨機森林采用多個決策樹的投票機制來改善決策樹，我們假設隨機森林使用了m棵決策樹，那么就需要產生m個一定數量的樣本集來訓練每一棵樹，如果用全樣本去訓練m棵決策樹顯然是不可取的，全樣本訓練忽視了局部樣本的規律，對於模型的泛化能力是有害的 產生n個樣本的方法采用 ...