Код дерева дерева решений/алгоритм

Question

У меня есть задание, для которого я планирую использовать машинное обучение (в частности, обучение, например, дерево принятия решений). Окончательный код будет запущен на компьютере преподавателя, который не имеет обучения scikit или других внешних библиотек.

Как таковой, мне нужно либо написать что-то вроде классификатора дерева решений с нуля, либо использовать внешнюю библиотеку локально, и сохранить окончательный алгоритм.

Подводя итог: если задан набор помеченных данных обучения, как сохранить окончательный алгоритм в коде python, не полагаясь на внешние библиотеки для запуска окончательного алгоритма в будущем?

Например, дерево решений можно разбить на ряд операторов if/then, я хочу сгенерировать эти операторы if/then и сохранить их таким образом, чтобы их можно было запускать на компьютере, где ничего не было установлено, кроме python.

Какова наилучшая рекомендация по достижению этого. Если это неправильный форум, пожалуйста, сообщите.

Answer 1

Вы можете использовать случайный пакет лесной Python sklearn.ensemble следующим образом:

# Import the random forest package 
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 

# create a random forest object with 100 trees 
forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 100) 

predictors = [[0, 0], [1, 1]] 
response = [0, 1] 

# fit the model to the training data 
forest = forest.fit(predictors, response) 

# you can reuse the forest model you built to make predictions 
# on other data sets 
test_data = [[0, 1], [1, 0]] 
output = forest.predict(test_data) 

Обратите внимание, что я импортировал RandomForestClassifier здесь, но вы могли бы также использоваться RandomForestRegressor в случае, если вы хотели запустить случайный лес в режиме регрессии вместо этого.