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大数据旋转森林 Mario Juez-Gil < >，ÁlvarArnaiz-González，JuanJ.Rodríguez，CarlosLópez-Nozal和CésarIgnacioGarcía-Osorio。 联系： 信息工程部布尔戈斯大学布尔戈斯西班牙 抽象的 旋转森林分类器是适用于各种数据挖掘应用程序的成功集成方法。 但是，Rotation Forest通过PCA变换要素空间的方式虽然功能强大，但却会浪费训练和预测时间，因此不适用于大数据。 本文介绍了MapReduce旋转林及其在Spark框架下的实现。 拟议的MapReduce旋转林的行为与标准旋转林相同，在旋转的空间上训练基本分类器，但是使用旋转的功能实现，使其能够在大数据框架中执行。 使用不同的基于云的群集配置可获得实验结果。 贝叶斯测试用于针对大数据的两个集合来验证该方法：随机森林和PCARDE分类器。 我们的提