¿Cómo puedo extraer RandomForest de R para usar en producción?

Question

Tengo un modelo exitoso de bosque al azar, y quiero integrarlo en otro software, sé que puedo usar algunas bibliotecas (como fastRF en Java o DecisionForest de ALGLIB para otros idiomas) pero cómo puedo usar el "modelo" entrenado en R? Tengo que volver a entrenarlo en el nuevo idioma?

Otro punto de vista es el extracto de alguna manera, pero yo 't No sé cómo hacerlo ...

Cualquier ayuda será apreciada

Gracias de antemano

Answer 1

Eche un vistazo al paquete pmml que genera PMML para varios modelos, incluido RandomForest. Un ejemplo básico:

#?randomForest 
library(randomForest) 
library(pmml) 
set.seed(131) 
ozone.rf <- randomForest(Ozone ~ ., data=airquality, mtry=3,importance=TRUE, na.action=na.omit) 
print(ozone.rf) 
ozone.rf.pmml <- pmml(ozone.rf) 

Answer 2

El objeto randomForest tiene todas las información sobre cada árbol en el objeto. Cada árbol no es particularmente complicado, aunque puede ser confuso.

iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, importance=TRUE, 
         proximity=TRUE) 
> names(iris.rf$forest) 
    [1] "ndbigtree" "nodestatus" "bestvar" "treemap" "nodepred" 
    [6] "xbestsplit" "pid"  "cutoff"  "ncat"  "maxcat"  
    [11] "nrnodes" "ntree"  "nclass"  "xlevels" 

Para averiguar cómo usar el bosque fuera de R, tendrá que mirar el código fuente. Descargue el paquete fuente de randomForest, extraiga tar.gz y busque en el directorio src. En rf.c, verá la clase de función Forest (y para la regresión, observe regForest en regrf.c). Mire la función R predict.randomForest para ver cómo se llama. Es posible que deba utilizar getAnywhere ("predecir.horro aleatorio") para verlo en R.

Se requerirá un poco de rebuscado para extraer la información R y predecir en otro paquete, por lo que tendría que pensar cuidadosamente antes de hacer esto. Volver a instalar en el software que pretende utilizar puede ser más sencillo.