Лісу і зростання дерево прогнозування швидкість, на Hadoop

  • За промовчанням, rxPredict запускає MR одного завдання на дерево зменшити використання пам'яті

  • Невеликих обсягів даних, зателефонуйте rxPredict, rxExec або набір scheduleOnce = TRUE, (в 7.3) для боротьби з планування над

-rxPredict (dforestObject, дані = Тува, outData = myOutData, scheduleOnce = TRUE,...)

  • Визначити для великих обсягів даних, scheduleOnce = 1, щоб зробити завбачливий ввід паралельно з використанням одного MR роботу (у 7.3; використовує rxDataStep виклик predict.randomForest; потрібен пакет randomForest)

-rxPredict (dforestObject, дані = Тува, outData = myOutData, scheduleOnce = 1,...

Потрібна додаткова довідка?

Отримуйте нові функції раніше за інших
Приєднатися до Microsoft оцінювачів

Чи були ці відомості корисні?

Наскільки ви задоволені якістю перекладу?
Що вплинуло на ваші враження?

Дякуємо за ваш відгук!

×