利用Hadoop技术进行决策树识别，以评估银行贷款的潜在风险。

简介：
构建于Hadoop大数据平台之上，并利用MapReduce框架实现并行化的C4.5决策树算法，为设计一套银行贷款风险预测系统提供了坚实基础。该算法巧妙地融合了MapReduce框架以及HDFS文件存储系统，以Java语言进行开发，并依据贷款申请人的各项特征属性信息计算增益率，从而确定最佳决策节点。具体而言，系统充分考虑了连续值属性和离散值属性的处理方式，同时采用了后剪枝悲观剪枝策略来优化决策树结构，有效避免了决策树模型产生过拟合的现象。该风险预测系统囊括数据导入、数据分析以及结果展示等关键模块，其操作流程简洁明了、效率极高，能够精准地评估贷款人的信用状况。实验结果表明，平均准确率可达65%至80%，相较于传统的决策树模型，在性能表现上展现出显著的提升优势。