scikit-learn中的随机森林解释

Question

我使用scikit-learn的随机森林回归器来拟合数据集上的随机森林回归量.是否有可能以一种格式解释输出,然后我可以在不使用scikit-learn甚至Python的情况下实现模型拟合？

该解决方案需要在微控制器或甚至FPGA中实现.我正在使用Python进行分析和学习,但希望在uC或FPGA上实现.

Answer 1

您可以查看 graphviz，它使用“点语言”来存储模型（如果您想构建一些自定义解释器，那么它是非常人类可读的，应该不难）。export_graphvizscikit-learn中有一个函数。read_graphviz您可以通过 boost 库方法或其他一些可用的自定义解释器在 C++ 中加载和处理模型。