spark(1.1) mllib 原始碼分析(三)-決策樹
本文主要以mllib 1.1版本為基礎，分析決策樹的基本原理與原始碼
一、基本原理
二、原始碼分析
1、決策樹構造
指定決策樹訓練資料集與策略（Strategy）通過train函式就能得到決策樹模型DecisionTreeModel
決策樹策略包含了：algo（演算法型別：分類、迴歸），impurity（資訊增益計算演算法）、maxDepth（數最大深度）、
numClassesForClassification（數分類分支數目，為2就是二叉數），maxBins（特徵變數最大的分類數目限制）、
quantileCalculationStrategy（分位數計算方法）、categoricalFeaturesInfo（每個特徵的分類數目）
2、模型訓練
（1）DecisionTree的模型訓練函式train主要包含了findSplitsBins、findBestSplits、DecisionTreeModel三部分（入下圖所示，為了方便分析，不重要的程式碼做了刪減）
步驟一：findSplitsBins找出資料集中每個變數（Features）對應的所有分裂方式
步驟二：findBestSplits通過計算資訊增益來尋找每個節點的最佳的分裂點
步驟三：DecisionTreeModel構造決策樹模型
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