Я разработал алгоритм регрессии случайного леса в R, используя CARET. Мне нужно экспортировать алгоритм как универсальный тип данных (например, xml), чтобы его можно было реализовать на другой платформе.
До сих пор я нашел этот поток , где pmml рекомендуется получить xml, но он работает только в том случае, если есть " формула случайного леса " (результат функции RandomForest ). Тем не менее, это не приводит меня к такой же производительности, как я использовал caret::train, что приводит к " большому объекту поезда "
Я нашел другой пакет r2pmml, который преобразует мою модель в pmml, но я не могу установить пакет (возможно, устарел, поскольку не могу установить из репозитория или из других версий Rstudio).
Вот как я создаю свою регрессионную модель
rf.model.tuned <- train(response ~ ., data = training,
method = "rf", importance=TRUE,
trControl = trainControl (method= "repeatedcv",
number=5, repeats = 5))
Кто-нибудь знает, как я могу использовать регрессионные модели вне среды R?