摘要：决策树作为机器学习中的一个预测模型,因其输出结果易于理解和解释,而被广泛应用于各个领域,成为了学术界研究的热点。随着数据产生速度的剧增,由于内存容量和处理器速度等限制,常规的决策树算法无法对大数据集进行处理,因此需要对决策树算法的实现进行针对性的处理。首先阐述了决策树的基本算法和优化方法,在此基础上结合大数据带来的挑战,分类比较了各类针对性算法的优缺点,并介绍了支撑这些算法运行的平台。最后讨论了面向大数据的决策树算法的未来发展方向。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92817X/2016S1/6748374652016S1091.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）