Som vetenskapliga och tekniska domäner försöker att effektivt analysera översvämningen av data från sensorer och instrument, maskininlärning blir ett viktigt data mining verktyg för att bygga förutsägelse modeller. Regressionsträd är en populär inlärningsmodell som kombinerar beslutsträd och linjär regression till prognostiserade numeriska målvariabler baserat på en uppsättning indatafunktioner. MapReduce är väl lämpad för sådana dataintensiva inlärningsapplikationer, och en egenutvecklad regressionsträdsalgoritm, PLANET, har föreslagits tidigare på MapReduce. I detta dokument beskriver vi en öppen källkod implementation av denna algoritm, OpenPlanet, på Hadoop ramverket med hjälp av en hybrid strategi. Vi utvärderar prestandan hos OpenPlanet med hjälp av verkliga datauppsättningar från Smart Power Grid-domänen för energiprognoser, och föreslår inställningsstrategier för Hadoop-parametrar för att förbättra prestandan för standardkonfigurationen med 75 % för en träningsdatauppsättning på 17 miljoner tuples på ett 64-kärnigt Hadoop-kluster på FutureGrid.
OpenPlanet REF ] är en skalbar implementering av regressionsträd som bygger på Hadoop-ramen och är baserad på Googles PLANET-projekt.
Scalable regression tree learning on Hadoop using OpenPlanet
{'venue': "MapReduce '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}