機械学習 (特に、決定木などの教師あり学習) を使用する予定の課題があります。最終的なコードは、scikit Learn やその他の外部ライブラリを持たないティーチング アシスタントの PC で実行されます。
そのため、決定木分類子のようなものをゼロから作成するか、外部ライブラリをローカルで使用して最終的なアルゴリズムを保存する必要があります。
要約すると、一連のラベル付けされたトレーニング データが与えられた場合、将来的に最終的なアルゴリズムを実行するために外部ライブラリに依存せずに、最終的なアルゴリズムを Python コードに格納するにはどうすればよいでしょうか?
たとえば、デシジョン ツリーは一連の if/then ステートメントに分解できます。これらの if/then ステートメントを生成して保存し、Python 以外に何もインストールされていないコンピューターで実行できるようにしたいと考えています。
これを達成するための最良の推奨事項は何ですか。これが間違ったフォーラムにある場合は、アドバイスしてください。
Python ランダム フォレスト パッケージsklearn.ensembleは次のように使用できます。
# 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)
ここでインポートしたことに注意してください。ただし、代わりに回帰モードでランダム フォレストを実行したい場合にRandomForestClassifier使用することもできます。RandomForestRegressor