1、 MapReduce优化MapReduce优化方法主要从六个方面考虑：数据输入、Map阶段、Reduce阶段、IO传输、数据倾斜问题和常用的调优参数。一、数据输入1、合并小文件：因为大量小文件会产生大量的Map任务，而任务的装载比较耗时，从而导致MR运行较慢2、采用CombineTextInputFormat来作为输入框架默认的TextInputFormat切片机制是对任务按文件规划切片，不管
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2024-10-02 08:51:04
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1.什么是决策树 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或者非二叉树）。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，知
01 起决策树相关的理论知识，我们在这篇文章中有详细讲解。今天我们基于决策树原理，写一个函数来训练决策树吧。本文基于ID3算法构建决策树，此算法构建决策树的中心思想是：始终寻找信息增益最大的特征作为当前分支的最优特征信息增益，即：g(D,A)=H(D)-H(D|A)02 实现思路(ID3)利用训练数据，训练决策树，主要思路如下，共8个步骤，重点在于递归：自定义信息熵计算函数，用于计算数据集的信息熵
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2024-09-30 22:54:01
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1. 决策树基本知识决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的一种算法，可以分为分类树和回归树两类，分类树处理离散变量的，回归树是处理连续变量。样本一般都有很多个特征，有的特征对分类起很大的作用，有的特征对分类作用很小，甚至没有作用。如决定是否对一个人贷款是，这个人的信用记录、收入等就是主要的判断依据，而性别、婚姻状况等等就是次要的判断依据。决策树构建的过程，就是根据特征的决定性程度，先使用决定性程
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2024-09-10 19:57:19
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1. MapReduce 简介 MapReduce是google于2004年提出的一种计算模型，用Matei（MIT分布式系统课程的讲师，强烈推荐）的话来说，MapReduce为编程人员提供了一个简单的接口，这个接口让他们可以像是在编写一般程序一样（当然你编写的程序必须符合MapReduce规定的编程规范），由MapReduce框架为整个任务进行划分、分发，在一个大型的商务集群中（MapRedu
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2024-04-17 15:36:35
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决策树回归核心思想：相似的输入必会产生相似的输出。例如预测某人薪资：年龄：1-青年，2-中年，3-老年 学历：1-本科，2-硕士，3-博士 经历：1-出道，2-一般，3-老手，4-骨灰 性别：1-男性，2-女性年龄学历经历性别==>薪资1111==>6000(低)2131==>10000(中)3341==>50000(高)…………==>…1322==>?样本数
决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-07-13 16:41:34
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本篇继续进阶一点，写一下 梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree)还是先上代码，梯度提升决策树是能够支持多种损失函数的，关于 损失函数的定义，老规矩，自己搜。既然要支持多种损失函数，因此先写个接口类，然后再来个实现，后面会用到损失函数接口类public interface LossFunction {
publ
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2024-02-22 11:09:54
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’决策树’，‘Logistic回归’，'支持向量机’一、决策树方法的基本原理；决策树是一种基本的回归与分类方法；可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其优点是模型具备可读性，分类速度快；决策树模型：定义： 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树状结构。决策树由节点和有向边组成。节点有两种类型：内部节点和叶节点。内部节点表示一个特征或属性，叶节点
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumiditywindyplaysunnyhothighFALSEnosunnyhothighTR
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2023-12-13 07:37:38
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目录加载数据以文本的形式显示决策树规则决策树可视化关键参数可视化解释 加载数据from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
# Prepare the data
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2023-08-30 09:12:11
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1 决策树自编程实现import numpy as np
import pandas as pd
import math
import time
from collections import namedtuple
class Node(namedtuple("Node","children type content feature label")): # 孩子节点、分类特征的取值、节点内容、
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2023-07-19 15:38:52
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决策树一 、概述二、决策树的准备工作2 特征选择2.1香农熵2.2信息增益2.3数据集的最佳切分方式2.4按照给定列切分数据集三、递归构建决策树四、决策树的存储五、决策树分类效果 一 、概述决策树： 是有监督学习的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。 决策树分为分类树和回归树，本章主要是分类树。二、决策树的准备工作决策树的构建分为三个过程：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝1 原理：
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2023-12-16 20:52:16
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本篇文章主要先从宏观上介绍一下什么是决策树，以及决策树构建的核心思想。1. 引例关于什么是决策树（decision tree）
原创
2021-12-30 11:00:27
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本篇文章主要先从宏观上介绍一下什么是决策树，以及决策树构建的核心思想
原创
2022-02-22 13:49:21
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作者：Rahul Saxena译者：java达人人工智能时代悄然而至，你可以继续安心地敲着代码，但必须对崭新的技术，陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同，决策树算法也可用于求解关于回归和
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2024-02-05 20:53:34
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【实验目的】理解决策树算法原理，掌握决策树算法框架；理解决策树学习算法的特征选择、树的生成和树的剪枝；能根据不同的数据类型，选择不同的决策树算法；针对特定应用场景及数据，能应用决策树算法解决实际问题。【实验内容】【附录1】 年龄有工作有自己的房子信贷情况类别0青年否否一般否1青年否否好否2青年是否好是3青年是是一般是4青年否否一般否5中年否否一般否6中年否否好否7中年是是好是8中年否是非
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2024-07-19 07:33:37
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2023-11-10 01:19:23
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决策树的分类过程和人的决策过程比较相似，就是先挑“权重”最大的那个考虑，然后再往下细分。比如你去看医生，症状是流鼻涕，咳嗽等，那么医生就会根据你的流鼻涕这个权重最大的症状先认为你是感冒，接着再根据你咳嗽等症状细分你是否为病毒性感冒等等。决策树的过程其实也是基于极大似然估计。那么我们用一个什么标准来衡量某个特征是权重最大的呢，这里有信息增益和基尼系数两个。ID3算法采用的是信息增益这个量。根据《统计
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2024-05-30 21:06:28
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1. 决策树分类算法原理1.1 概述决策树（decision tree）——是一种被广泛使用的分类算法。相比贝叶斯算法，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用 1.2 算法思想通俗来说，决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话：  
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2024-01-06 09:40:42
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