### 二路决策树实验技术报告
#### 一、实验目的
本实验旨在通过实际操作加深对二路决策树的理解，掌握其实现方法及其在数据分析中的应用。通过使用Spark MLlib构建二路决策树模型，预测网页是暂时性的（ephemeral）还是持久性的（evergreen），并通过对不同参数的调整优化模型性能。
#### 二、实验原理
##### 2.1 决策树介绍
决策树是一种常见的监督学习方法，用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集分割成不同的子集来构建树状结构。每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表该特征的一个可能值，而每个叶节点代表一个类别或输出值。
在决策树中，有两类主要的节点：
- **内部节点**：对应于一个特征或属性的测试。
- **叶节点**：表示一个类别的预测结果。
在使用决策树算法训练数据时，需要考虑以下几个关键参数：
- **MaxBins**: 指定了每个节点的最大分支数，即可以用来划分数据集的特征值数量上限。
- **MaxDepth**: 决策树的最大深度，限制了树的最大层数。
- **Impurity**: 决策树分裂节点时采用的不纯度度量，常用的度量包括基尼指数（Gini Index）和熵（Entropy）。
**基尼指数**衡量的是节点内样本的不确定性，其值越小表示纯度越高；**熵**也衡量样本的纯度，但它是基于概率的信息熵概念。
##### 2.2 实验的总体原理
实验采用了Spark MLlib库中的二路决策树算法，通过大量的网页数据训练模型，以预测网页是否具有持久性。实验流程包括以下几个步骤：
1. **数据准备**：加载训练数据集，提取特征字段与标签字段，并将数据集按一定比例划分为训练集、验证集和测试集。
2. **模型训练**：使用训练集构建决策树模型。
3. **模型评估**：利用验证集评估模型性能，通过调整不同参数（如Impurity、MaxDepth、MaxBins）寻找最佳模型配置。
4. **预测评估**：使用测试集评估最终模型的预测能力。
#### 三、实验过程
##### 3.1 Ubuntu中Eclipse下运行RunDecisionTreeBinary代码
实验在Ubuntu环境下通过Eclipse IDE完成。创建一个新的Scala项目，并确保使用的Scala版本与项目兼容。接下来，编写或导入决策树的代码文件`RunDecisionTreeBinary.scala`和用于数据分析的辅助代码文件`charts.scala`。将训练和测试数据文件（如`train.tsv`和`test.tsv`）放置在项目的相应目录下。
完成上述准备工作后，可以通过以下步骤运行代码：
1. 在Eclipse中创建项目并配置Scala环境。
2. 导入所有必要的jar包，确保项目能够顺利运行。
3. 运行`RunDecisionTreeBinary.scala`代码，观察预测结果。
4. 分析预测结果，绘制图表展示模型性能。
##### 3.2 通过命令行实现决策树分析
此外，还可以通过命令行工具在Spark Shell环境中执行决策树分析。步骤如下：
1. 启动Spark Shell。
2. 加载数据集，并将其转换为适合模型训练的格式。
3. 使用随机划分的方式将数据集分为训练集、验证集和测试集。
4. 基于训练集训练决策树模型。
5. 利用模型对测试集进行预测，并评估模型性能。
#### 四、实验分析
##### 4.1 数据准备
数据准备阶段是整个实验的基础。对于原始文本数据，需要进行预处理，提取特征字段和标签字段，构建LabeledPoint对象，并按照8:1:1的比例随机划分数据集为训练集、验证集和测试集。这一阶段的处理直接影响到后续模型训练和评估的效果。
#### 总结
通过本次实验，我们不仅深入了解了二路决策树的基本原理和技术细节，还掌握了如何在Spark MLlib中实现二路决策树算法，并通过实际案例对其性能进行了优化。这种理论与实践相结合的学习方法有助于更好地理解和应用决策树模型，在大数据分析领域发挥重要作用。
