我正在使用 scikit-learn's Random Forest Regressor在数据集上拟合随机森林回归器。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 Controller 中实现，甚至可能需要在 FPGA 中实现。 .我正在用 Python 进行分析和学习，但想在 uC 或 FPGA 上实现。
最佳答案
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，它是非常易于阅读的，应该不难)。 scikit-learn 中有一个 export_graphviz 函数。您可以通过 boost 库 read_graphviz 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。
关于python - scikit-learn 中的随机森林解释，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16329384/