Ich habe ein erfolgreiches Randomforest-Modell, und ich möchte es in eine andere Software integrieren, ich weiß, dass ich einige Bibliotheken (wie FastRF in Java o ALGLIBs DecisionForest für andere Sprachen) verwenden kann, aber wie ich das "Modell" trainieren kann in R? Ich muss es in der neuen Sprache neu trainieren?
Eine andere Ansicht ist es irgendwie zu extrahieren, aber ich weiß nicht wie ich es machen soll ...
Jede Hilfe wird geschätzt
Vielen Dank im Voraus
Das randomForest-Objekt enthält alle Informationen zu jedem Baum im Objekt. Jeder Baum ist nicht besonders kompliziert, obwohl er verwirrend sein kann.
%Vor%Um herauszufinden, wie Sie die Gesamtstruktur außerhalb von R verwenden können, müssen Sie sich den Quellcode ansehen. Laden Sie das Quellpaket von randomForest herunter, extrahieren Sie das tar.gz und schauen Sie in das Verzeichnis src. In RF.C sehen Sie die Funktion classForest (und für die Regression schauen Sie sich regForest in regrf.c an). Sehen Sie sich die R-Funktion predict.randomForest an, um zu sehen, wie sie aufgerufen wird. Möglicherweise müssen Sie getAnywhere ("predict.randomForest") verwenden, um es in R zu sehen.
Es wird einiges an Mucking erfordern, um die R-Informationen zu extrahieren und in einem anderen Paket vorherzusagen, also müssen Sie sorgfältig überlegen, bevor Sie das tatsächlich tun. Das Nachrüsten in der Software, die Sie verwenden möchten, kann einfacher sein.
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