Spark 机器学习 —— 从决策树到随机森林
来源:互联网 发布:如何看待马蓉 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 22:07
构造训练数据
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPointval rawdata = sc.textFile("covtype.data")val data = rawdata.map{ line => val row = line.split('\t').map(_.toDouble) val featVec = Vectors.dense(row.init) val label = row.last - 1 LabeledPoint(featVec, label)}
MLlib 中的决策树模型要求 label 从 0 开始
随机森林
独立 ==> 并行?
在大数据的背景下,随机森林非常有吸引力,因为构成决策树的随机森林通常是独立构造的(这点不同与 AdaBoost),诸如 Spark 和 MapReduce 这样的大数据技术本质上适合数据并行问题。
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