我正在使用scikit-learn的随机森林回归器来对数据集进行随机森林回归建模。是否有可能将输出解释为一种格式，以便我可以在不使用scikit-learn甚至Python的情况下实现模型拟合？

解决方案需要在微控制器中实现，甚至可能在FPGA中实现。我在Python中进行分析和学习，但希望在微控制器或FPGA上实现。

回答：

你可以查看graphviz，它使用’dot语言’来存储模型（如果您想构建一些自定义解释器，这种语言非常易于人类阅读，不应该很难）。scikit-learn中有一个export_graphviz函数。您可以通过boost库的read_graphviz方法或其他一些可用的自定义解释器，在C++中加载和处理模型。