SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:bth-15489"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:bth-15489" > Energy Efficiency A...

Energy Efficiency Analysis of the Very Fast Decision Tree Algorithm

García Martín, Eva (författare)
Blekinge Tekniska Högskola,Institutionen för datalogi och datorsystemteknik,Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik
Lavesson, Niklas (författare)
Jönköping University,Blekinge Tekniska Högskola,Institutionen för datalogi och datorsystemteknik,Jönköping AI Lab (JAIL),Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik
Grahn, Håkan (författare)
Blekinge Tekniska Högskola,Institutionen för datalogi och datorsystemteknik,Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för datalogi och datorsystemteknik
 (creator_code:org_t)
2017-04-30
2017
Engelska.
Ingår i: Trends in Social Network Analysis. - Cham, Switzerland : Springer. - 9783319534190 - 9783319534206 ; , s. 229-252
  • Bokkapitel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Data mining algorithms are usually designed to optimize a trade-off between predictive accuracy and computational efficiency. This paper introduces energy consumption and energy efficiency as important factors to consider during data mining algorithm analysis and evaluation. We conducted an experiment to illustrate how energy consumption and accuracy are affected when varying the parameters of the Very Fast Decision Tree (VFDT) algorithm. These results are compared with a theoretical analysis on the algorithm, indicating that energy consumption is affected by the parameters design and that it can be reduced significantly while maintaining accuracy.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Energy efficiency
Green computing
Very Fast Decision Tree
Big Data

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kap (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy