面向大数据分析的决策树算法

被引：95

作者：

张棪

曹健

机构：

[1] 上海交通大学计算机科学与工程系

来源：

计算机科学 | 2016年 / 43(S1)卷 / S1期

关键词：

决策树; 大数据; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

摘要：

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。

引用

页码：374 / 379+383 +383

页数：7

共 26 条

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