Classification Algorithms for Big Data over distributed processing frameworks
Notice bibliographique
Résumé
Classification problems have been widely studied in the context of data mining and different approaches to address these problems have been developed in the last decades. Among them, associative classification and decision trees have proved to be very effective and have been successfully employed in several application domains. Furthermore, some of these approaches have integrated the fuzzy set theory with the objective of dealing with uncertain and noise data. Unfortunately, most of the approaches proposed up to now have been designed for maximizing accuracy, often neglecting the complexity both in terms of memory that execution times. Thus, these approaches are generally not able to handle adequately the so-called ``big data''. In this Ph.D. thesis, we propose different solutions in a distributed environment for generating accurate and interpretable classification models for big data. In particular, we focus on associative classification and decision trees, integrating our solutions with fuzzy set theory. Since the generation of such models requires that continuous features are discretized, we also propose a novel distributed discretization approach based on information entropy. This approach has been therefore extended with fuzzy logic for generating fuzzy partitions. Finally, considering the complexity of the models generated by previous solutions, we propose a distributed evolutionary approach for optimizing both accuracy and interpretability of the classifiers. The proposed algorithms are shaped according to the MapReduce programming model and have been deployed on well-known data processing frameworks, widely employed in research as well as industrial contexts. The performance evaluation has been carried out by using different big data benchmarks and the results obtained by the proposed approaches and by some state-of-the-art distributed classification algorithms have been extensively discussed in terms of accuracy, model complexity, and computation time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».