【摘 要】
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传统决策树在中小型数据集的预测分类上表现优秀,但在大数据集的处理上仍然存在效率低下、准确率较低等问题.为了适应大数据集环境,国内外学术界和工业界提出了将决策树与分布式处理平台相结合的分布式决策树算法,面向大数据处理的Hadoop和Spark分布式计算系统的出现,为研究分布式决策树算法提供了新的契机.为此,面向以基于大数据系统的分布式决策树算法为研究对象,从决策树基础算法、大数据平台的分布式并行机制和大数据平台下分布式决策树实现的三个方面进行剖析,以呈现Hadoop和Spark平台下的分布式决策树算法当前研
【机 构】
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西华师范大学计算机学院,物联网感知与大数据分析南充市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61871330),西华师范大学英才基金(17YC148),西华师范大学博士启动基金(16E008).
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传统决策树在中小型数据集的预测分类上表现优秀,但在大数据集的处理上仍然存在效率低下、准确率较低等问题.为了适应大数据集环境,国内外学术界和工业界提出了将决策树与分布式处理平台相结合的分布式决策树算法,面向大数据处理的Hadoop和Spark分布式计算系统的出现,为研究分布式决策树算法提供了新的契机.为此,面向以基于大数据系统的分布式决策树算法为研究对象,从决策树基础算法、大数据平台的分布式并行机制和大数据平台下分布式决策树实现的三个方面进行剖析,以呈现Hadoop和Spark平台下的分布式决策树算法当前研
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