עצי ההחלטות כבר מזמן אבן הפינה של למידת מכונה, בשל הלוגיקה האינטואיטיבית, המבוססת על הכלל ויכולת להתמודד עם שני משימות סיווג ושיקום של משימות, המבנה השקוף שלהם הופך אותם לבחירה ל-Go-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-s-reperi-reatives-reatives-reatives-reatives-reatives-reatives-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-to-based אלגוריתמים, כגון ניקודשוני, צוותי איסוף נתונים, צוותי אשראי, אבחון, אבחון, אבחון, צוותים של צוותים של צוותי איסוף נתונים של צוותים של צוותים של צוותים של צוותים של צוותים של צוותים של צוותים של איסוף נתונים מבוזרים של נתונים, ללא נתונים מבוזרים של Microsoft, ללא נתונים, עם נתונים מבוזרים, כולל נתונים מבוזרים, כולל נתונים מבוזרים של Microsoft, כולל נתונים, עם נתונים מבוזרים,

מהו עץ החלטות?

עץ החלטות הוא מודל למידה בפיקוח המחלק את המרחב המאפיין לאזורים ומקצה תחזית לכל אזור.מודל בנוי באופן חוזר: בכל צומת פנימי, חוק החלטות בודק תכונה אחת ומתפצל את הנתונים לשני סניפים או יותר המבוססים על התוצאה.התהליך נמשך עד שקריטריון עצירה ייפגש (למשל, עומק מקסימלי, דגימות מינימום, או חיזוי רציף עבור סיפונה או ייצוג מתמשך).

איכות הפיצול נמדדת על ידי קריטריון כי מכשמת את חוסר האונים או הטרוגניות של בלוטות הילד המתקבלות.

  • (ב) ⁇ :0Gini ImpurityFLT:1 (CART): מודד את ההסתברות להתאמה של אלמנט שנבחר באופן אקראי כאשר הוא מסומן על פי חלוקת המעמדות בצומת התחתון Gini מציין פיצולים טהורים יותר.
  • (FLT:0)EntropyphFLT:1 (ID3, C4.5): מודד את כמות אי הוודאות או המידע ב- Node. Information הוא ההפחתה ב- entropy לאחר פיצול; התכונה שמביאה את רווח המידע הגבוה ביותר נבחרת.
  • (ב) הפחתה של מדרגה ראשונה (עצים חמורים): משתמשת בשחלות משקל של המטרה בתוך כל ילד; הפיצול הממזער את השחלות הכוללות נבחר.

עצי ההחלטות מטפלים באופן אוטומטי במערכות יחסים לא ליניאריות ואינטראקציות תכונה, דורשים עיבוד נתונים מינימלי (אין צורך בסקאלה), וניתן לדמיין כמערך של מערכות של יערות אקראיים ועצים מהונדסים 1.

אתגר סקאביה בנתונים גדולים

כאשר נתונים גדלים למיליוני שורות ואלפי תכונות, אלגוריתמי עץ ההחלטות המקובלים עומדים בפני צווארי בקבוק יסודיים:

  • (FLT:0) מגבלות מזכרות FLT:1: מיון תכונות רציפות עבור בחירה מפולגת אופטימלית דורש טעינה כל הנתונים הסט לתוך הזיכרון.עבור נתונים מעלים RAM זמין, מערכת ההפעלה להחליף, ביצועים מזעזעים מאוד.
  • (ב) [17] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) אם הנתונים אינם מתאימים לזיכרון, עוברים שוב ושוב על נתונים של דיסק-סיידנט גורמים לעקביות חמורה.

מסגרות נתונים גדולות חייבות להתמודד עם אתגרים אלה באמצעות אחסון מבוזר, עיבוד מקביל, ואלגוריתמים משוערים להקריב דיוק מינימלי לשיפורים עצומים במהירות ובקנה מידה.

Apache Spark: A Distributed Computing Powerhouse

Apache Spark הוא קוד פתוח, מנוע ניתוח מאוחדת המיועד לעיבוד נתונים בקנה מידה גדול.החידושים האדריכליים העיקריים שלו כוללים:

  • (ב) [15] ,[[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]
  • (FLT:0DataFrame APIFLT:1): מופשט ברמה גבוהה יותר המארגן נתונים בעמודות בשם, בדומה לשולחן יחסי, עם אופטימיזציה מובנה באמצעות אופטימיזציה של השאילתה Catalyst.
  • (ב) ניתן לכווץ את הנתונים בזיכרון על פני פעולות, צמצום הדיסק I/O על ידי פקודות גודל בהשוואה ל- Hadoop MapReduce.
  • (FLT:0)MLlibibFLT:1: ספריית הלמידה של מכונה ספארק, המספקת יישום מבוזר של אלגוריתמים משותפים, כולל עצי החלטות, יערות אקראיים, ועצים ⁇ -boosted. אלגוריתמים MLlib נועדו לפעול על RDDs או DataFrames וניתן לשלב לתוך צינורות מקצה לקצה עם MLlines.

היכולת של Spark לבצע חישובים רציונאליים ביעילות – על ידי שמירה על נתונים בזיכרון בין חולות – גורמת לו להתאים במיוחד לעצי החלטות הכשרה, הדורשות מספר מעברים על הנתונים כדי להעריך מועמדים מפוצלים.

יישום עץ ההחלטות עם Spark MLlib

(הופנה מהדף "S Spark MLlib" (אנ') מיישם עצי החלטות באמצעות אלגוריתם:0planar (binary) עץ עץ עץ עץ עץ MLIRLT:1 מבנה עבור סיווג ותוקפנות כאחד.האלגוריתם מקביל על ידי חלוקת נתונים על פני המאסר ושימוש בגישה מבוססת על פרמטרים רצופים עבור תכונות פרמטרים רצופים באופן משמעותי.

הכנת נתונים

לפני אימון, יש להפוך את הנתונים הגולמיים לתבנית Spark.

  • (ב) ⁇ (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ,0) ,הרכבה וקטורת של וקטורת (המספרים והאינדקסים של קאוליאורגי) חייבת להיות משולבת לתוך עמודה אחת של וקטור באמצעות FLT:2VectorA מאגדת 3.
  • (ב) [17] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [ה]ה' [ה']'[דרוש מקור]': [ה'], [ה'], [ה'], [ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']']''''''[ה']']'[ה''''']''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''''

ניתן לקשור את כל הטרנספורמציות הללו ל-FLT:0ML PipelinePiverlineFLT:1, מה שהופך את זרימת העבודה לשיפוץ וקל לפרוס.

אימון המודל

עם הנתונים המוערכים כ-DataFrame המכיל עמודה "מעגל" ועמודה "לאבל", אימון הוא פשוט.המתכנת מיידית או FLT:0cisionTreeClassigatingFLT 1 או ;2DecisionTreeRegressorFLT 3: ונקראת The FLT:0 Method.

  • (ב) ⁇ 0 (מקסימום:0) ,0) עץ (החזקה 5) יכול ללכוד דפוסים מורכבים יותר, אך להגדיל את הסיכון להתאמה יתר ולצמצם את הפרשנות.
  • (ב) ⁇ :0 (מקסימום) , 1:1: מספר הבשורים בשימוש כאשר מסלקים תכונות רציפות (default 32). ערכים גבוהים יותר מאפשרים פיצולים מדויקים יותר, אך מגבירים את חישוב.
  • (ב) ⁇ :0) ⁇ (ב) , (ב) , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] מספר הדגימות הנדרש עלה לאחר פיצול (הדגשה 1): מספר מינימלי של דגימות הנדרש כדי להיות עלה עלה לאחר פיצול (הפצה 1), הגדלת הערך הזה עוזר למנוע התאמה יתר על דפוסים נדירים.
  • (ב) [15] ,9.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.
  • (ב) ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

במהלך אימון, Spark מחלק את הנתונים על פני execuators.כל אחד מהשחקנים קובע את ה- histograms המקומי עבור המחיצות שהוא מחזיק.נהג לאחר מכן מצטבר שלו, מעריך מועמדים מפוצלים לכל צומת, וקובע את הפיצול הטוב ביותר.תהליך זה חוזר על רמה ברמתו ברמתו, עם הנתונים המופץ מחדש כנדרש.

Hyperparameter Tuning

(ה) ,היפרפרפרפרמטרים אופטימליים כוללים לעתים קרובות את הפיצול של רכבת (Spark MLlib) או התפלגות (FLT) ו-(FLT) ו-FLT:2Train Validation Spalconlitation) ניתן להשתמש ב-DLTS (N) כדי לחפש את ה-DLCDLCIFDERDERDERIFDERE) ו-R.

הערכה

ברגע שהמודל מאומנים, ניתן להשתמש בו כדי לשנות את ערכת הבדיקה (או נתונים חדשים) על ידי קריאה ל-FLT:1.

  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [ה]: [ה] [ה] [ה]] [ה]] [ה]], [ה], [ה]], [ה]], [ה]], [ה]], [ה], [ה], [ה]], [התחילת]] [ה]]] [ה] [הה]]] [התחילה] [ה] [ה]] [ה]] [ה] [ה]]] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה]]]] [ה] [ה]]]]] [ה] [ה] [ה] [ה]]] [ה] [ה]]]]] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה]]]] [ה]]]]] [ה] [ה]]] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה] [ה]]]]] [ה]]]]] [ה] [ה]

ניתן גם לבדוק את המודל באמצעות שיטת ה-FLT:0 ל-DebugStringFLT:1, אשר מדפיסה את מבנה העץ - שימוש בפירוש ולוודא כי הכללים הנלמדים הם הגיוניים.

שיטות אנסמבל: יערות אקראיים וג'יגה-טס

בעוד עץ החלטה יחיד הוא פרש, זה יכול לסבול החליות גבוהות דיוק מוגבל. Spark MLlib מספק גם יישום מבוזר של שתי שיטות הרכב חזקות המשלבות מספר רב של עצי החלטות:

יערות אקראיים

(ב) יער אקראי מאמן עצים רבים (התעל-ידי FLT:0) מרכבות מן העצים (בפרקים) על גבי דגימות מפוספסים של נתונים ובחירתם של מכלול אקראי של תכונות בכל צומת, תפאורה זו מפחיתה את השחלות ולעיתים קרובות מעלה דיוק גבוה יותר (SLT2Rom forestclasserpherpherpherphi 3 ו-Flastergir) על-Flaster (מחדש)

עץ הגדל (GBTs)

(הגדלה של עץ) בונה עצים באופן משמעותי, כל עץ חדש מתקן את שאריות העץ הקודם.טבע זה הוא עושה מקבילה מאתגר יותר, אבל Spark עדיין מפיץ את חישוב הנטוגרמה בתוך כל היסוס.ג'יטס לעתים קרובות להשיג את ביצועי המדינה-של האמנות על נתונים מובנים, אך דורש כוונון זהיר של LT:0 זה, 000;2 LT) , לעומת סוג 1F).

שתי שיטות הרכב נהנים מאותם יתרונות מדרגיות Spark מציעות: טיפול בנתונים בקנה מידה גדול, סובלנות לקויה ושילוב עם צינורות של צפיפות נתונים.

יישומים אמיתיים

עצי ההחלטות והרכבים שלהם שנבנו עם Spark מוצבים על פני תעשיות:

  • (FLT:0) הערכת הסיכון לקביעת ערך 1FLT: בנקים משתמשים בעצי החלטות כדי לאשר או לשלול הלוואות בהתבסס על תכונות כמו הכנסה, היסטוריה אשראי, יחס חוב להכנסה.עם Spark, מודלים ניתן לאמן על מיליוני יישומים היסטוריים ומעודכנים באופן קבוע.
  • (FLT:0)Customer חיזוי צ'ויבר 1 (FLT: Telecoms וחברות SaaS מנתחות יומני שימוש, תמיכה באינטראקציות ונתונים דמוגרפיים כדי לחזות אילו לקוחות צפויים לעזוב.
  • (FLT:0) גילויי תגליות: מוסדות פיננסיים מבצעים עסקאות בזמן אמת באמצעות הרכבים מעץ. כי העצים הם מפרשים, צוותי תאימות יכולים להסביר מדוע עסקה נסחרת.
  • (FLT:0) תחזוקה מוקדמת (Predictive MaintenanceFLT:1): חיי ייצור מייצרים טרה-בייט של נתוני העור; תוקפנות עצים צופה כי הציוד הסתברות כשלון בהתבסס על רטט, טמפרטורה, ולחצים קריאה.
  • (FLT:0) אנליסט שירותי הבריאות: מערכות בית החולים לבנות מודלים של עץ החלטות על רשומות בריאות אלקטרוניות כדי לחזות את הסיכון לקראה, עוזר להקצות משאבים.

בכל מקרה, היכולת לדרג את אוכלוסיית הנתונים המלאה – במקום מדגם – מדגימה – מודלים חזקים והוגנות יותר.

Best Practices for Production Deployments

כדי להפיק את רוב עצי ההחלטות על ספארקס, יש לשקול את הדברים הבאים:

  • (ב) [15] ,9.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.10.
  • (ב) [ה]: [ה], [ה], [ה],] כי אם יש צורך במקרים של שימוש במגרעות, בכפיפות, או במשקלי שיעור (עצי ההחלטות של פארק אינם תומכים למשקל ההפחדה ישירות; ניתן לדגום כראוי.
  • (ב) ויקרא י"א): "העץ העמוק עם עץ עמוק עם גבוה (ב"ד:2) מקסימוםב"ב (בראשית כ"ד) יכול לגרום לנהג לצד OOM אם הולוגרמות שלו הופכות גדולות מדי.
  • (FLT:0)Use תכונה חשיבות עליונה: לאחר אימון, תמצית ציוני חשיבות לתכונות לא רלוונטיות, צמצום זמן האימון ושיפור הפרשיות.
  • (ב) ויקרא: ויקרא י': ויקרא ויקרא ויקרא יט: ויקרא יט: ויקרא יט): "וַיָּעָשָׂה אִם הָאָרֶץ הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא הוּא

משאבים חיצוניים

לקריאה נוספת ודוגמאות מעשיות, מתייחס למקורות הסמכותיים הללו:

  • (ב) ,0) ,Apache Spark MLlib Decision Trees Documentation
  • (ב) ויקרא יא"ד: ויקרא י"ד:
  • (בהשוואה עם גישתו של ספרט)
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

מסקנה

עצי ההחלטות נשארים כלי חיוני בערכת הכלים של מדען הנתונים, המציע שילוב ייחודי של שקיפות וכוח חיזוי.על ידי יישום אותם על Apache Spark, ארגונים יכולים בקנה מידה של אלפי מיליארדי שורות ללא הקרבת הפירוש שהופך עצים כל כך יקר. Spark's להפיץ אלגוריתם מבוסס-המכר, בשילוב עם מנוע עיבוד נתונים אחיד שלה, מאפשר הכשרה מהירה, כוונון, חלקה עם שילוב גדול יותר של נתונים ומודלים יעילים עבור מודלים של אנליסטים ומודלים, כמודלפקידי אלגוריתמים, או אלגוריתמים, כמודלפקידי אלגוריתמים, כמודלפקידי אלגוריתמים, כמודלפקידי אלגוריתמים, כמו אלגוריתמים, כמודלפקידי אלגוריתמים, כמו אלגוריתמים, כמודלפקידי אלגוריתמים, או מודלים של אנליסטים, או מודלים של אלגוריתמים, אלגוריתמים, או מודלים של אלגוריתמים, או מודלים יעילים, כמודלפקידי אלגוריתמים, כמודלפקומים, אלגוריתמים, עם מנוע נתונים, אנליסטים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, כמודלפקידי שימוש במנועי נתונים, אנליסטים, אנליסטים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים,