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基于Bagging決策樹優(yōu)化算法

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  針對經(jīng)典C4.5決策樹算法存在過度擬合和伸縮性差的問題,提出了一種基于Bagging的決策樹改進(jìn)算法,并基于MapReduce模型對改進(jìn)算法進(jìn)行了并行化。首先,基于Bagging技術(shù)對C4.5算法進(jìn)行了改進(jìn),通過有放回采樣得到多個與初始訓(xùn)練集大小相等的新訓(xùn)練集,并在每個訓(xùn)練集上進(jìn)行訓(xùn)練,得到多個分類器,再根據(jù)多數(shù)投票規(guī)則集成訓(xùn)練結(jié)果得到最終的分類器;然后,基于MapReduce模型對改進(jìn)算法進(jìn)行了并行化,能夠并行化處理訓(xùn)練集、并行選擇最佳分割屬性和最佳分割點(diǎn),以及并行生成子節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了基于MapReduce Job工作流的并行決策樹改進(jìn)算法,提高了對大數(shù)據(jù)集的分析能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,并行Bagging決策樹改進(jìn)算法具有較高的準(zhǔn)確度與敏感度,以及較好的伸縮性和加速比。

基于Bagging決策樹優(yōu)化算法

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