假设我已经在Python中成功训练了一个XGBoost机器学习模型。
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=7)model = XGBClassifier()model.fit(x_train, y_train)y_pred = model.predict(x_test)我想将这个模型移植到另一个用C/C++编写的系统中。为了做到这一点，我需要了解XGBoost训练模型的内部逻辑，并将其翻译成一系列类似决策树的if-then-else语句，如果我没有理解错的话。
这该如何实现呢？如何找出XGBoost训练模型的内部逻辑，以便在另一个系统上实现它？
我使用的是Python 3.7版本。
回答：
m2cgen 是一个非常棒的包，它可以将兼容Scikit-Learn的模型转换为原始代码。如果你使用的是XGBoost的sklearn包装器（看起来你就是这样做的），那么你可以简单地调用如下代码：
model = XGBClassifier()model.fit(x_train, y_train) ...import m2cgen as m2cwith open('./model.c','w') as f: code = m2c.export_to_c(model) f.write(code)这个包的真正强大之处在于它支持多种不同类型的模型，比如
- 线性模型
- 支持向量机（SVM）
- 决策树
- 随机森林
- 提升方法
还有一点。m2cgen还支持多种语言，例如
- C
- C#
- Dart
- Go
- Haskell
- Java
- JavaScript
- PHP
- PowerShell
- Python
- R
- Visual Basic
希望这对你有帮助！
