【摘 要】
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传统的包外估计记录全局数据与树之间的对应关系来测算泛化误差。然而基于MapReduce机制的并行随机森林算法（MR_RF）是建立在多个互不可见的分块数据上。对此分析MR_RF与RF的区
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673193);中央高校基础研究资助项目(JUSRP51510,JUSRP51635B)
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传统的包外估计记录全局数据与树之间的对应关系来测算泛化误差。然而基于MapReduce机制的并行随机森林算法（MR_RF）是建立在多个互不可见的分块数据上。对此分析MR_RF与RF的区别,设计了一个新的适用于MR_RF的包外泛化误差估计方法。主要将测算限定在数据块内,最终森林的泛化误差估计取块结果的平均。实验结果表明,新的包外估计方法与交叉验证在默认分块上的结果近似,却随着分块的增加出现偏差,对此分析了可能的原因,并给出选择集成方案思想,且分块大小与分类准确率成反比,与分类速率成正比。
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