面向大数据分析的决策树算法

张棪; 曹健

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决策树作为机器学习中的一个预测模型,因其输出结果易于理解和解释,而被广泛应用于各个领域,成为了学术界研究的热点.随着数据产生速度的剧增,由于内存容量和处理器速度等限制,常规的决策树算法无法对大数据集进行处理,因此需要对决策树算法的实现进行针对性的处理.首先阐述了决策树的基本算法和优化方法,在此基础上结合大数据带来的挑战,分类比较了各类针对性算法的优缺点,并介绍了支撑这些算法运行的平台.最后讨论了面向大数据的决策树算法的未来发展方向.

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来源
《计算机科学》 |2016年第z1期|374-379383|共6页
作者
张棪; 曹健;
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作者单位

上海交通大学;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
决策树; 大数据; 机器学习;

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