IoT big data kräver nya maskininlärningsmetoder som kan skala till stor storlek av data som anländer i hög hastighet. Beslut träd är populära maskininlärning modeller eftersom de är mycket effektiva, men ändå lätt att tolka och visualisera. I litteraturen kan vi hitta distribuerade algoritmer för att lära beslut träd, och även strömma algoritmer, men inte algoritmer som kombinerar båda funktionerna. I den här artikeln presenterar vi Vertical Hoeffding Tree (VHT), den första distribuerade streaming algoritmen för att lära sig beslutsträd. Den har ett nytt sätt att fördela beslutsträd genom vertikal parallellitet. Algoritmen genomförs på toppen av Apache SAMOA, en plattform för gruvdrift big dataströmmar, och därmed kan köras på verkliga kluster. Våra experiment för att studera exaktheten och genomströmningen av VHT visar sin förmåga att skala samtidigt uppnå överlägsen prestanda jämfört med sekventiella beslut träd.
Vertikala Hoeffding Trees (VHT) är den första distribuerade streaming algoritm för beslut träd och erbjuder avsevärt förbättrad beräkningshastighet i jämförelse med VFDT och EFDT REF.
VHT: Vertical hoeffding tree
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}