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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于列存储的决策树构造方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，该方法包括：根据当前层中各个节点的第一拆分特征读取对应的列数据，并根据所述列数据将各个样本划分至所述当前层中的各个节点；获取所述各个节点中的分组样本，并统计所述分组样本中各个特征的特征分布情况；根据所述特征分布情况，生成下一层节点，对所述下一层节点进行分裂，直至收敛，获得决策树。由此，基于列存储构造决策树，缩减了数据读取的时间，提升了工作效率。
主权项：1.一种基于列存储的决策树构造方法，其特征在于，该方法包括：根据当前层中各个节点的第一拆分特征读取对应的列数据，并根据所述列数据将各个样本划分至所述当前层中的各个节点；获取所述各个节点中的分组样本，并统计所述分组样本中各个特征的特征分布情况；其中，所述获取所述各个节点中的分组样本，并统计所述分组样本中各个特征的特征分布情况的步骤包括：将划分至同一个节点的所述样本记为所述分组样本，获取所述各个节点对应的分组样本；根据预设特征统计规则对所述分组样本进行统计，获得各个特征的特征分布情况，其中，所述预设特征统计规则包括将各个特征用正态分布进行统计，或通过平均值、最大值、最小值和中位值的方式进行统计；将所述特征分布情况发送至一个或多个执行机，由所述一个或多个执行机进行并行求解获得最优值；将所述最优值作为第二拆分特征生成下一层节点；对所述下一层节点进行分裂，直至收敛，获得决策树。
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百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 基于列存储的决策树构造方法、装置、设备及存储介质
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