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基于Bagging決策樹優(yōu)化算法

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  針對經典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的決策樹改進算法,并基于MapReduce模型對改進算法進行了并行化。首先,基于Bagging技術對C4.5算法進行了改進,通過有放回采樣得到多個與初始訓練集大小相等的新訓練集,并在每個訓練集上進行訓練,得到多個分類器,再根據多數投票規(guī)則集成訓練結果得到最終的分類器;然后,基于MapReduce模型對改進算法進行了并行化,能夠并行化處理訓練集、并行選擇最佳分割屬性和最佳分割點,以及并行生成子節(jié)點,實現了基于MapReduce Job工作流的并行決策樹改進算法,提高了對大數據集的分析能力。實驗結果表明,并行Bagging決策樹改進算法具有較高的準確度與敏感度,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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