из данного набора данных лучший алгоритм классификации / регрессии оказался архитектурой случайного леса. Однако для окончательной реализации обученный алгоритм должен работать на встроенном микроконтроллере. Я знаю, что есть поддержка тензорного потока, называемая tenorflow lite, для sklearn / Random Forests в целом я не смог найти такую реализацию.
Предпочтительно, я просто хочу реализовать решения if / else, основанные на принятии решения, которые "вручную" занимали бы много времени, учитывая измерение леса.
Я надеюсь, что кто-то уже задавал тот же вопрос и может порекомендовать решение для этого
Спасибо!