如何将随机森林算法转换为通用数据类型？

Question

我使用 CARET 在 R 中开发了一个随机森林回归算法。我需要将算法导出为通用数据类型（例如 xml），因此它可以在不同的平台上实现。

到目前为止，我发现 this thread 建议使用 pmml 获取 xml，但它仅适用于具有“随机森林公式”的情况（来自函数 RandomForest ）。但是，它并没有使我获得与使用 caret::train 相同的性能，这会导致“大型火车对象”

我找到了另一个包 r2pmml，它将我的模型转换为 pmml，但我无法安装该包（可能已过时，因为我无法从存储库或其他 Rstudio 版本安装）。

这是我创建回归模型的方法

 rf.model.tuned <- train(response ~ ., data = training,
                    method = "rf", importance=TRUE,
                    trControl =  trainControl (method= "repeatedcv", 
                                 number=5, repeats = 5))

有人知道如何在 R 环境之外使用回归模型吗？

Answer 1

您可以使用 r2pmml 包导出插入符号训练的随机森林模型。