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私は、ツリーバッガー関数を使用して、得られた訓練されたクラシファイアのランダムフォレストモデルを作成しました。matlabからC++へのウェイトとパラメータのエクスポート

使用する関数:

%Create a Random Forest model with 100 trees, 
    randomfmodel = TreeBagger(...............) 

は、それがC++プラットフォーム上で使用できるように、私は(値と重みの形で)直接生成モデル値をエクスポートすることができ方法はあります。

私はmatlabランタイムが大きく、基本的にそれがmatlabモデルから生成されたウェイトとパラメータを使用し、それをエクスポートして、新しいデータをC++でテストするためのコードを書こうとしている理由だと読んでいます 私はトレーニングのためにC++でコードを書き直さないでください。 (matlabのモデル値を使用すると、新しいデータを直接テストするのに役立ちます。)

matlabにrandomfmodel.matファイルがあります。すべてのウェイトをエクスポートできるので、新しいデータをテストするためにC++で関数を書き直すことができますか?

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は多くの作業のようです。 matlabモデルをそのまま使うこともできます。 – Rhett

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C++で実装できるように結果を正式化する方法についても同様の質問をしています。何かが現れたら教えてあげます。他の人が私たちを助けてくれることを願っています:D – JTIM

答えて

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私は自分で試したことはありませんが、次のことがわかりました。 ファイルの記述は、あなたが探している正確に何を約束: https://github.com/kenders2000/decisionTreeMat2Cpp

https://github.com/dhasenfratz/TreeBagger-Matlab2Cpp

をこのプログラムはTreeBaggerを使用して、MATLABで訓練を受けた決定木や分類ツリー機能ClassificationTreeを取り、ヘッダファイルdecTreeConstantsを出力します.hはすべてのブランチ情報を含んでいます。このヘッダーファイルは、デプロイされたアプリケーションの提示された機能に基づいて決定するために、付属のC++クラスによって使用されます。

Matlabで開発されたコードをMatlabが利用できないエンベデッドアプリケーションに配備し、入力ファイルを読み込めない場合に便利です。

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