Abstract-COMET är en enkel passage MapReduce algoritm för att lära sig på storskaliga data. Den bygger flera slumpmässiga skogsensembler på distribuerade datablock och sammanfogar dem till en mega-ensemble. Detta tillvägagångssätt är lämpligt när man lär sig av storskaliga data som är för stora för att passa på en enda maskin. För att få den bästa noggrannheten bör IVoting användas istället för att lägga sig för att generera träningsundergruppen för varje beslutsträd i den slumpmässiga skogen. Experiment med två stora datauppsättningar (5GB och 50GB komprimerade) visar att COMET med fördel (både noggrannhet och träningstid) jämför med inlärning på ett delprov av data med hjälp av en seriealgoritm. Slutligen föreslår vi en ny Gaussian strategi för lat ensemble utvärdering som dynamiskt bestämmer hur många ensemblemedlemmar att utvärdera per datapunkt; Detta kan minska utvärderingskostnaden med 100X eller mer.
Basilico m.fl. REF föreslog en COMET-algoritm baserad på MapReduce, där flera RF-ensembler bygger på distribuerade datablock.
COMET: A Recipe for Learning and Using Large Ensembles on Massive Data
{'venue': 'ICDM 2011: Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Data Mining, pp. 41-50, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}