Я использовал функцию дерева баггера, чтобы создать модель случайного леса для полученного обученного классификатора.
Используемая функция:
%Create a Random Forest model with 100 trees,
randomfmodel = TreeBagger(...............)
Есть ли способ экспортировать значения модели, сгенерированные напрямую (в виде значений и весов), чтобы их можно было использовать на платформе c ++.
Я прочитал, что время выполнения Matlab велико, и именно поэтому я хочу использовать сгенерированные веса и параметры из модели Matlab, а затем экспортировать их и написать код для тестирования новых данных на C ++.
Я пытаюсь избежать переписывания кода на C ++ для обучения. (Использование значений модели из Matlab поможет мне напрямую протестировать новые данные.)
У меня есть файл randomfmodel.mat в Matlab. Есть ли способ экспортировать все веса, чтобы я мог переписать функцию в c ++, чтобы использовать ее для тестирования новых данных?
Я не пробовал сам, но нашел следующее.
Описание файлов обещает именно то, что вы ищете:
https://github.com/kenders2000/decisionTreeMat2Cpp
https://github.com/dhasenfratz/TreeBagger-Matlab2Cpp
Эта программа берет дерево решений, обученное в Matlab, используя TreeBagger или функцию дерева классификации ClassificationTree и выводит заголовочный файл decTreeConstants.h, содержащий всю информацию о ветвях. Этот заголовочный файл используется присоединенным классом C ++ для принятия решений на основе представленных функций в развернутых приложениях.
Это полезно для развертывания кода, разработанного в Matlab, во встроенные приложения, где Matlab недоступен и входные файлы не могут быть прочитаны.
Других решений пока нет …