【摘 要】
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Spark-MLlib中决策树算法根据其目标特征值是否连续分为分类树和回归树.其中分类决策树算法又根据其特征选择标准不同,分为ID3算法和CART算法.实验时分别使用信息熵和基尼系
【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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Spark-MLlib中决策树算法根据其目标特征值是否连续分为分类树和回归树.其中分类决策树算法又根据其特征选择标准不同,分为ID3算法和CART算法.实验时分别使用信息熵和基尼系数作为分裂准则来划分训练数据集,并比较了两者在不同规模数据集上的性能表现.实验结果表明,在保持训练效率的情况下,随着数据集规模增大,使用信息熵训练的树模型其分类精度高于使用基尼系数训练的模型精度.
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