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rotation-forest-spark::counterclockwise_arrows_button::deciduous...
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2021-04-04
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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
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rotation-forest-spark-master
README.md 3KB
rotf-bd
.gitmodules 89B
LICENSE 35KB
experiments.ipynb 2.32MB
results
speedup.csv 533B
rotf_variants.csv 106KB
.ipynb_checkpoints
rotf_variants-checkpoint.csv 106KB
speedup-checkpoint.csv 533B
rotf_vs_pcarde_vs_ranf-checkpoint.csv 36KB
rotf_vs_pcarde_vs_ranf.csv 36KB
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