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中开发了一种随机森林回归算法。我需要将算法导出为通用数据类型（例如xml），以便可以在其他平台上实现。

到目前为止，我发现this thread的位置推荐使用pmml来获取xml，但是只有在拥有“ Random Forest公式”（函数的结果）的情况下，它才有效 RandomForest ）。但是，它并不能使我获得与使用caret::train相同的性能，这会导致“ 大型火车对象”

我找到了另一个软件包r2pmml，它将把我的模型转换成pmml，但是我不能安装该软件包（可能是过时的，因为我不能从存储库或其他Rstudio版本安装）。

这是我创建回归模型的方式

 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。