基于互信息和融合加权的并行深度森林算法
Parallel deep forest algorithm based on mutual information and mixed weighting
1. 江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
2. 韶关学院 信息工程学院, 广东 韶关 512000
摘要
针对大数据环境下并行深度森林算法中存在不相关及冗余特征过多、多粒度扫描不平衡、分类性能不足以及并行化效率低等问题,提出了基于互信息和融合加权的并行深度森林算法(parallel deep forest algorithm based on mutual information and mixed weighting,PDF-MIMW)。首先,在特征降维阶段提出了基于互信息的特征提取策略(feature extraction strategy based on mutual information,FE-MI),结合特征重要性、交互性和冗余性度量过滤原始特征,剔除过多的不相关和冗余特征;接着,在多粒度扫描阶段提出了基于填充的改进多粒度扫描策略(improved multi-granularity scanning strategy based on padding,IMGS-P),对精简后的特征进行填充并对窗口扫描后的子序列进行随机采样,保证多粒度扫描的平衡;其次,在级联森林构建阶段提出了并行子森林构建策略(sub-forest construction strategy based on mixed weighting,SFC-MW),结合Spark框架并行构建加权子森林,提升模型的分类性能;最后,在类向量合并阶段提出基于混合粒子群算法的负载均衡策略(load balancing strategy based on hybrid particle swarm optimization algorithm,LB-HPSO),优化Spark框架中任务节点的负载分配,降低类向量合并时的等待时长,提高模型的并行化效率。实验表明,PDF-MIMW算法的分类效果更佳,同时在大数据环境下的训练效率更高。
基金项目
广东省重点领域研发计划资助项目(2022B0101020002)
广东省重点提升项目(2022ZDJS048)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.05.0240
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 473-481
文章编号: 1001-3695(2024)02-023-0473-09
发布历史
[2023-08-03] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版
引用本文
毛伊敏, 李文豪. 基于互信息和融合加权的并行深度森林算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 473-481. (Mao Yimin, Li Wenhao. Parallel deep forest algorithm based on mutual information and mixed weighting [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 473-481. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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