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基于事实的决策树分析以提高云计算的可靠性

原标题:A fact based analysis of decision trees for improving reliability in cloud computing

Muhammad Asim ShahidMuhammad Mansoor AlamMazliham Mohd Su’ud

PLoS ONE (2024)

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5

关键词

PLOS ONE
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摘要

近年来,由于其成本效益和简化的资源分配,云计算(CC)的普及显著增加。由于过去十年云计算的指数级增长,许多公司和企业已经迁移到云端,以确保可访问性、可扩展性和透明性。拟议的研究涉及比较五种机器学习算法的准确性和故障预测:AdaBoostM1、Bagging、决策树(J48)、深度学习(Dl4jMLP)和朴素贝叶斯树(NB Tree)。从二次数据分析的结果表明,中央处理器CPU-Mem多分类器具有最高的准确率和最少的故障预测。这适用于决策树(J48)分类器,其准确率为80/20时89.71%,70/30时90.28%,10折交叉验证时92.82%。此外,硬盘驱动器HDD-Mono分类器的准确率为80/20时90.35%,70/30时92.35%,10折交叉验证时90.49%。发现AdaBoostM1分类器在HDD多分类器中具有最高的准确率和最少的故障预测,其准确率为80/20时93.63%,70/30时90.09%,10折交叉验证时88.92%。最后,CPU-Mem单分类器的准确率为80/20时77.87%,70/30时77.01%,10折交叉验证时77.06%。根据主要数据结果,朴素贝叶斯树(NB Tree)分类器被发现具有最高的准确率和较少的故障预测,80/20时为97.05%,70/30时为96.09%,10折交叉验证时为96.78%。然而,算法复杂性不佳,耗时1.01秒。另一方面,决策树(J48)在80/20、70/30和10折交叉验证中的准确率分别为96.78%、95.95%和96.78%,位居第二。J48也具有较少的故障预测,但算法复杂性良好,仅需0.11秒。NB Tree和J48之间的准确率和故障预测差异仅为0.9%,但时间复杂性差异为9秒。基于结果,我们决定对决策树(J48)算法进行修改。提出这种方法是因为它提供了最高的准确率和较少的故障预测错误,80/20分割时准确率为97.05%,70/30分割时为96.42%,10折交叉验证时为97.07%。

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很抱歉,我无法访问或查看具体的文档内容。不过,我可以为您提供一个关于如何总结学术论文的通用框架,帮助您更好地理解和总结论文内容。

论文总结框架

  1. 引言

    • 研究背景:简要介绍研究的背景和重要性。说明该研究领域的现状以及存在的研究空白。
    • 研究目的:明确论文的研究目标和问题。通常在引言部分,作者会指出他们希望通过研究解决什么问题。
  2. 文献综述

    • 相关研究:总结与该研究相关的已有文献,指出其他研究的发现和不足之处。
    • 研究差异:说明本研究与现有研究的不同之处,突出创新点。
  3. 研究方法

    • 研究设计:描述研究的总体设计,包括实验或调查的框架。
    • 数据收集:说明数据的来源和收集方法。可能涉及实验、问卷调查或数据挖掘等。
    • 分析方法:介绍用于分析数据的方法和工具,可能包括统计分析、模型构建或计算机模拟等。
  4. 结果

    • 主要发现:清晰地列出研究的主要结果。使用图表或数据来支持这些发现。
    • 数据解释:对结果进行解释,说明其意义和可能的影响。
  5. 讨论

    • 结果分析:深入分析结果,讨论其与预期的对比,以及与其他研究的比较。
    • 局限性:指出研究的局限性和不足之处,说明这些因素可能如何影响结果的普遍性。
  6. 结论

    • 研究贡献:总结研究的主要贡献和意义。说明研究如何推进了该领域的知识。
    • 未来研究方向:提出未来研究的建议和可能的方向。
  7. 术语解释

    • 复杂术语:解释论文中使用的任何复杂或专业术语,确保读者能够理解。

示例总结

假设论文研究的是某种疾病的治疗方法:

  • 引言:该研究探讨了一种新型药物对治疗X疾病的有效性。X疾病是一种影响全球数百万人的慢性病,目前的治疗方法效果有限。

  • 文献综述:现有研究表明,传统药物A和B在短期内有效,但长期使用会导致副作用。本研究提出了一种新药C,旨在减少副作用并提高疗效。

  • 研究方法:研究采用随机对照试验设计,涉及500名参与者,分为实验组和对照组。数据通过定期健康检查和问卷调查收集。

  • 结果:实验组在治疗后6个月内症状改善显著,副作用发生率降低30%。数据分析使用了多元回归模型。

  • 讨论:结果表明,新药C在改善症状和减少副作用方面优于传统药物。然而,研究样本量有限,需进一步验证。

  • 结论:新药C为X疾病提供了一种更安全有效的治疗选择。未来研究应扩大样本量,并探索长期效果。

通过这种结构化的总结,您可以更好地理解和传达论文的核心内容和贡献。

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