【摘 要】
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决策树是数据挖掘中非常重要的一种技术,常用来做数据分析和预测。传统的决策树算法在处理海量数据挖掘时,受到CPU和内存的限制,导致算法存在消耗时间过长,容错性差,存储量小
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（CZ211018）
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决策树是数据挖掘中非常重要的一种技术,常用来做数据分析和预测。传统的决策树算法在处理海量数据挖掘时,受到CPU和内存的限制,导致算法存在消耗时间过长,容错性差,存储量小的缺点。面对海量数据的处理,云计算在这方面具有非常多的优势。针对决策树中优秀的SPRINT算法,首先对SPRINT算法进行了优化,然后为了让优化后的算法更好地应用于云计算,对算法实现了并行化。传统的SPRINT算法在生成决策树时,会发生多值偏向问题,在生成一个节点时,通过计算两层的Gini指数来降低多值偏向的影响。在算法并行化时,通过将数据
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