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如何在MLlib中实现随机森林和梯度提升树（GBTs）？
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文件大小: 427kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-30
详细说明：Spark1.2在MLlib中引入了随机森林和梯度提升树(GBTs).这两种机器学习方法适用于分类和回归，且是在机器学习算法中应用得最多和最成功的算法。随机森林和GBTs都是集成学习算法，它们通过集成多棵决策树来实现强分类器。这篇博文中，我们会阐述这些模型及其他们在MLlib中的分布式实现。我们也给出一些简单例子和要点以便你知道如何上手。简单来说，集成学习方法就是基于其他的机器学习算法，并把它们有效的组合起来的一种机器学习算法。组合产生的算法相比其中任何一种算法模型更强大、准确。在MLlib1.2中，我们使用决策树作为基础模型。我们提供两种集成算法：随机森林和梯度提升树(GBTs)。两者之
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