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文档简介

SparkSpark平台下的加权分层子许多现实问题的数据越来越复杂，数据的大小和结构都在不断增加。拥有准确的模型对于大规模数据的分析和处理是至关重要的。在机器学加权分层子空间随机森林是一种新型的随机森林算法，可以更好地处理大规模、高维度的数据。它在进行样本和特征选择时，仅使用数据的一部分，因此可以避免随机森林的漫长过程。特别是，它利用子空间技术来处理高维数据，保证了模型的准确性和鲁棒性。本文研究的是在k和效率。M'个最重要的特征b.对于每个特征组，创建k个决策树三、Spark平台加权分层子空间随机森林Spark平台是一种开源的数据处理平台，可以用于大规模数据的处理。它具有高速缓存、SQL查询和机器学习等功能，可以提高数据处理的效率。对于加权分层子空间随机森林算法，Spark平台提供了一些方便的工k布式处理。它可以自动将数据分割成多个块，并在集群中进行处理。这可以提高计算效率，并降低计算成本。Spark平台提供了决策树建模工具，可以进行单个决策树的建模。这SparkSampleByKey工具，可以进行按类别分组的样本SparkRandomSubsetProjections函数，可以使用子空间SparkMulticlassClassificationEvaluator我们使用UCI机器学习库中的Wine数据集来进行实验。在该数据133个类别。我们对原始数据进行预处理和转换，将其转换为Spark平台可以接受的格式。我们使用Spark平台下的加权| |Accuracy| |Random | |47.83s|WeightedSubspace| |19.

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