我在Weka 3.9 GUI中使用随机森林。我的数据集包含211965个具有95个属性的实例。我正在对数值进行分类。 当我保存模型时，它的大小是1 951 834 KB，并且使用Weka API在我的Java应用程序中加载它太大了。 我做错了导致文件变得那么大吗？
这是Weka的分类器输出，因此您可以看到我使用过的参数（我从中删除了属性列表以缩短它）。
===运行信息===
Scheme weka.classifiers.trees.RandomForest -P 100 -I 30 -num-slots 0 -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1 -depth 21 关系all_cars_wo_cena300k3 实例211965 属性95
测试模式评估训练数据
===分类器模型（完整训练集）===
随机森林
装袋30次迭代和基础学习者
weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1 -dethth 21 -do-not-check-capabilities
建立模型15.02秒所花费的时间
===对训练集的评估===
在训练数据上测试模型的时间为6.36秒
===摘要===
相关系数0.9978 平均绝对误差1532.7018 均方根误差3087.1285 相对绝对误差5.1246％ 根相对平方误差6.9288％ 实例总数211965