Apache Hama 是否适合构建决策树？答案

【问题标题】：Is Apache Hama suitable for building a decision tree?Apache Hama 是否适合构建决策树？
【发布时间】：2012-10-01 06:03:18
【问题描述】：

我目前已在 Hadoop 中实现，这是 Google 用于构建决策树的框架（也称为 PLANET）。它从一个顶点开始，随着 map reduce 作业的添加越来越多，直到树完全构建。一个主要的问题是大量的 map/reduce 作业一个接一个地运行，因此一直启动新作业的成本非常高。

我多次看到 Apache Hama 适用于图等迭代算法。有人可以用 Hama 构建一个新图，或者您只需输入一个图并对其进行一些计算吗？将我的项目转移到哈马会很容易吗？谢谢

【问题讨论】：

您好，我来自 Hama 团队，我会帮助您构建类似的东西，因为它可能非常适合我们的机器学习模块。您介意访问 hama-dev 邮件列表并再次提出您的问题吗？ (hama.apache.org/mail-lists.html)。我认为图形模块不太适合。
但是为了让你不那么兴奋，是的，Hama 可以非常有效地做到这一点。我的路线图上有这个，但我无法深入了解它。
我看过你的帖子很多次了，Thomas，事实上我从你那里学到了哈马：P。我按照你说的发送到列表中

【解决方案1】：

Hama 确实能够使用 PLANET 论文中描述的算法以比 MapReduce 更有效的方式构建决策树。

Hama 不需要图形作为输入，您可以查看 Hama ML（机器学习）模块，该模块通常处理原始特征向量作为直接来自 HDFS 的输入。

对于 Hama，我创建了一个 new issue in the Apache Jira 来跟踪该算法的进度。

【讨论】：

请不要添加“谢谢”作为答案。相反，请为您认为有帮助的答案投票。
@JBCP 你是警察吗？我不能投票给我自己的答案，你应该更新你的机器人：p
这并没有提供问题的答案。要批评或要求作者澄清，请在其帖子下方发表评论。
@showdev 当然这回答了这个问题，我们为此添加了一张票并用它解决了他的问题。如果你仔细看，我已经对这个问题发表了评论。鉴于这是 2 岁，我不知道为什么现在会出现这种情况。
在我看来，未解决的支持票不构成答案。作为评论会更好。