一種基于隨機森林分類器構(gòu)建高性能應(yīng)用程序性能分析模型的方法

摘要： 高性能應(yīng)用程序的傳統(tǒng)性能分析方法因分析過程存在額外開銷和分析結(jié)果不準確等缺陷，致使用戶耗費更多的時間和領(lǐng)域知識。為解決以上問題，將程序的性能分析問題轉(zhuǎn)化成高維特征下非平衡小樣本數(shù)據(jù)集的多分類問題，采集500條包含程序運行時進程切換次數(shù)、內(nèi)存利用率、磁盤I/O負載等7種性能數(shù)據(jù)，經(jīng)PCA降維等數(shù)據(jù)預(yù)處理后，使用隨機森林分類器訓練程序性能問題分析模型。實驗驗證該模型可識別出內(nèi)存利用... （共11頁）