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综合馆
面向大数据分析的决策树算法
  • 摘要

    决策树作为机器学习中的一个预测模型,因其输出结果易于理解和解释,而被广泛应用于各个领域,成为了学术界研究的热点.随着数据产生速度的剧增,由于内存容量和处理器速度等限制,常规的决策树算法无法对大数据集进行处理,因此需要对决策树算法的实现进行针对性的处理.首先阐述了决策树的基本算法和优化方法,在此基础上结合大数据带来的挑战,分类比较了各类针对性算法的优缺点,并介绍了支撑这些算法运行的平台.最后讨论了面向大数据的决策树算法的未来发展方向.

  • 作者

    张棪  曹健  ZHANG Yan  CAO Jian 

  • 作者单位

    上海交通大学计算机科学与工程系 上海200240

  • 刊期

    2016年z1期 ISTIC PKU

  • 关键词

    决策树  大数据  机器学习  Decision tree  Big data  Machine learning 

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3.214.224.224