Klassificering och regression träd lärande på massiva datauppsättningar är en vanlig data mining uppgift på Google, men många toppmoderna träd lärande algoritmer kräver utbildning data att vistas i minnet på en enda maskin. Medan mer skalbara implementeringar av trädinlärning har föreslagits, kräver de vanligtvis specialiserade parallella datorarkitekturer. Merparten av Googles datorinfrastruktur är däremot baserad på hårdvara för råvaror. I detta dokument beskriver vi PLANET: en skalbar distribuerad ram för att lära trädmodeller över stora datauppsättningar. PLA-NET definierar trädinlärning som en serie distribuerade beräkningar och implementerar var och en med MapReduce-modellen för distribuerad beräkning. Vi visar hur detta ramverk stödjer skalbar konstruktion av klassificerings- och regressionsträd samt ensembler av sådana modeller. Vi diskuterar fördelarna och utmaningarna med att använda en MapReduce beräkna kluster för trädinlärning, och visar skalbarheten av denna strategi genom att tillämpa den på en verklig inlärning uppgift från domänen för beräkningsreklam.
Panda m.fl. REF införde ett skalbart distribuerat ramverk baserat på MapReduce för parallellt lärande av trädmodeller över stora datauppsättningar.
PLANET: Massively Parallel Learning of Tree Ensembles with MapReduce
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}