使用r2PPML将10Mb Rdata文件转换为PMML，可以得到350Mb PMML文件。如何缩小尺寸？

Question

我有一个RData文件，它是一个随机森林模型，大小为10Mb。我想将其转换为PMML，但是当使用R2PMML库时，这将创建一个350Mb的PMML文件，该文件远远不能使用。知道如何缩小尺寸吗？然后，我希望能够在python生产环境中使用PMML，因此需要将文件大大减小。

Answer 1

可以通过指定compact = TRUE转换选项来重新排列决策树数据结构：

library("r2pmml")
library("randomForest")
iris.rf = randomForest(Species ~ ., data = iris)
r2pmml(iris.rf, "RandomForestIris-compact.pmml", compact = TRUE)

但是，本地文件系统中PMML文件的大小并不能很好地指示其在运行时将消耗多少内存。正确加载后，您的350 MB文件可能适合50-75 MB的RAM（例如，文件中的100 MB为空格字符）。