Hadoop环境下基于敏感度的随机森林分类算法研究

文档摘要：针对当前大数据环境下随机森林分类算法在处理不平衡数据集分类任务时存在的小类样本被忽视及效率低的问题,提出了一种Hadoop环境下基于敏感度的随机森林分类算法.该算法引入了文本分类特征选择技术中的相关方法,采用MapReduce编程模型,在Hadoop云计算平台上实现了算法的并行化.通过实验对比分析了该算法与传统随机森林分类算法对不平衡数据的分类效果.结果表明,该算法显著提高了传统随机森林分类算法的性能,且具有高效性和易扩展性.

作者：孟海东  冀小青  肖银龙  宋宇辰Author：MENGHai-dong  JIXiao-qing  XIAOYin-long  SONGYu-chen
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2016, 35(3)
分类号：TP311
关键词：分类  云计算  MapReduce  随机森林  特征选择  
机标分类号：TP3TP2
在线出版日期：2016年11月21日
基金项目：国家自然科学基金资助项目Hadoop环境下基于敏感度的随机森林分类算法研究[
期刊论文]  内蒙古科技大学学报--2016, 35(3)孟海东  冀小青  肖银龙  宋宇辰针对当前大数据环境下随机森林分类算法在处理不平衡数据集分类任务时存在的小类样本被忽视及效率低的问题,提出了一种Hadoop环境下基于敏感度的随机森林分类算法.该算法引入了文本分类特征选择技术中的相关方法,采用Ma...参考文献和引证文献
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2024-10-3 23:16 上传 Hadoop环境下基于敏感度的随机森林分类算法研究.pdf

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