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实现包含随机森林需要的树

框架设计综合上文的分析,我们为分布式因果森林框架设计了4个模块:图4分布式因果森林框架图4分布式因果森林框架训练入口与参数模块:抽象出F用来整合树模型的通用参数,新增算法继承此类后添加专属参数即可作为对应算法的训练入口样本转换模块:负责采样构建直方图与特征离散化,上文中单维多维、工具变量

观测值的转换也封装在此

 

森林生长模块:框架的核心模块,使用 法国电报数据库 采样、特征采样,同时实现抽象出这几个接口,不同的算法按需实现树的生长逻辑,并以此为基石抽象损失函数接口模型保存和模块:抽象出统一的树模型保存和加载方案性能优化在选定+直方图的方案后,我们迅速将目光锁定在同样使用直方图算

法的算法上以下简称

我们在F上快速实现了一版分布式因果 美国电话号码 森林框架,并进一步实现了zF算法但是测试过程中我们发现,随着总节点数的增加,跨节点通信量(也就是ff)剧增,同时还非常容易溢出为了支持更大规模的模型训练,我们从跨节点通信、内存占用、计算复杂度、剪枝以及缓存命中优化等多个方面优化了整个框架

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