mapreduce实现决策树算法，求帮助

mapreduce实现决策树算法（C4.5），比如下场景:

前面的属性有的连续的有的是间断的，最后参保几率照理来说是连续的，是0-100%，给出前面一些属性，求最后红框中的参保率，如果用mapreduce能否实现？
请大神给点意见，如果不行把最后参保率改成能否参保，可行么？如果有实现过的能否给小弟讲解一下，谢啦！
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muyannian · 发表于 2016-5-10 16:09:19

做过的人不多，也没看明白楼主的意思。
如果是求最后的概率值，直接用计算机弄个计算式就行。跟决策似乎没有关系。
如果说根据里面的条件来判断是否可以参保，倒是可以用。
关键是里面的条件需要有个标准，具备哪些条件才能参保

shenqianwen · 发表于 2016-5-10 16:25:46

muyannian 发表于 2016-5-10 16:09
做过的人不多，也没看明白楼主的意思。
如果是求最后的概率值，直接用计算机弄个计算式就行。跟决策似乎没 ...

恩恩，决策树好像不适合最后求概率的场景。
非要给出标准么？没有标准就训练不出决策树了么？

szcountryboy · 发表于 2016-5-13 18:05:58

本帖最后由 szcountryboy 于 2016-5-13 18:17 编辑

自己随写的,仅供参考:
1>先根据年龄通过聚类算法（k-means）,计算出中间年龄
2>然后根据年龄进行左右二叉树分解
3>自变量婚姻状况
...
x>直到，就业情况计算出是否购买

线性回归，参考：
婚姻：已婚=0.1
         未婚=0.2
         离异=0.3
房产证，就业，健康，户籍：  参考婚姻
      年龄值 x1 + 婚姻值 x2 + 收入值 x3 + 户籍值 x4 + 健康值 x5 + 房产证值 x6 + 就业值 x7 = 参加低保几率
行1 23x1 + 0.2x2 + 200 x3 + 0.1 x4 + 0.1 x5 + 0.1 x6 + 0.1 x7 = 0.01
...........................
尾行 42x1 + 0.3x2 + 5000x4 + 0.2x4+0.1x5 + 0.2x6 +0.2 x7 = ?

? 就是你要求得值，

先计算出自变量(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)的值
然后再根据上面计算出？的值