spark ml 随机森林源码笔记一

最新推荐文章于 2024-05-05 07:55:28 发布
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分类专栏： 机器学习
本文详细解析了随机森林算法中的关键参数，包括最大树深度、最大装箱数、每个节点最少实例数、最小信息增益、最大内存使用、节点id缓存、检查点间隔、不纯度指标、采样率、采样种子、树的数量等，为理解和调优随机森林模型提供了指南。

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setMaxDepth：最大树深度

setMaxBins：最大装箱数，为了近似统计变量，比如变量有100个值，我只分成10段去做统计

setMinInstancesPerNode：每个节点最少实例

setMinInfoGain：最小信息增益

setMaxMemoryInMB：最大内存MB单位，这个值越大，一次处理的节点划分就越多

setCacheNodeIds：是否缓存节点id，缓存可以加速深层树的训练

setCheckpointInterval：检查点间隔，就是多少次迭代固化一次

setImpurity：随机森林有三种方式，entropy，gini,variance,回归肯定就是variance

setSubsamplingRate：设置采样率，就是每次选多少比例的样本构成新树

setSeed：采样种子，种子不变，采样结果不变

setNumTrees：设置森林里有多少棵树
--------------------- 
作者：chencheng12077 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/chencheng12077/article/details/52766274 
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随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。
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