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随机森林是常用的机器学习算法,既可以用于分类问题,也可用于回归问题。本文对scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。本次测试使用模拟生成的数据作为输入进行二分类训练,并用生成的模型对模拟数据进行预测。 1. 测试软件 本次测试使用的各平台版本如下: scikit-learn:Python 3.7.1,scikit-learn 0.20.2 Spark MLlib:Spark 2.0.2,Hadoop 2.7.2 DolphinDB:0.82 xgboost:Python package,0.81 2. 环境配置 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 2.20GHz(共24核48线程) RAM:512GB 操作系统:CentOS Linux release 7.5.1804 在各平台上进行测试时,都会把数据加载到内存中再进行计算,因此随机森林算法的性能与磁盘无关。 3. 数据生成 本次测试使用DolphinDB脚本产生模拟数据,并...

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