如何将随机森林算法转换为通用数据类型？

Question

我利用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)，这样它就可以在不同的平台上实现。

到目前为止，我发现了这条线，其中pmml被命令获取xml，但只有在有“随机森林公式”(来自RandomForest函数的结果)的情况下才能工作。然而，这并不能使我在使用caret::train时获得相同的性能，这将导致“大型火车对象”。

我找到了另一个包r2pmml，它将把我的模型转换成一个pmml，但是我不能安装这个包(可能已经过时了，因为我不能从存储库或其他Rstudio版本中安装)。

下面是我如何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))

有人知道我如何在R环境之外使用回归模型吗？

Answer 1

您可以使用r2pmml包导出经过插入符号训练的随机林模型。