Spark随机森林之多分类模型

Mrgray

于 2017-03-07 19:24:48 发布

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分类专栏：大数据文章标签： spark 机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ntozot/article/details/60776977

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本文介绍了Spark随机森林在多分类问题中的应用。随机森林算法因其不易过拟合和良好的分类效果被广泛应用。文章通过官方示例解析了如何使用Spark进行二分类，并提出利用随机森林进行多分类的方法：通过统计多棵决策树的预测结果，根据多数投票来确定最终类别。此外，还讨论了如何处理复合类型的分类问题。

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Spark随机森林之多分类模型

关于随机森林

随机森林算法是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法，它不仅可以用来做分类，也可用来做回归即预测，随机森林机由多个决策树构成，相比于单个决策树算法，它分类、预测效果更好，不容易出现过度拟合的情况。

其中，决策树相关传送门 ,这里不再详述。

官方实例

以下是官方给出的一个demo

import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest
import org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
// 加载数据
val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
// 将数据随机分配为两份，一份用于训练，一份用于测试