如何將經過訓練的 scikit-learn 模型導入到 android 項目

Question

我正在使用 scikit-learn 庫的 Python 進行分類項目。 我正在使用隨機森林進行分類。 我正在使用具有 31 個特征的 UCI 數據集。 我已經訓練了模型並保存了最終的腌制模型。 現在我有一個 pickle 文件和 python 腳本，用於提取未來預測的特征。

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現在我想為我在 android 中訓練的模型開發用戶界面，如何在 android 項目中導入我訓練的最終模型和 feature_extraction python 腳本。 我正在使用 scikit-learn 並使用 anaconda 和 spyder 來開發模型。

Answer 1

您在這里有幾個不同的選擇，但沒有一個非常流暢。

A) 將 Python 嵌入到您的 Android 應用程序中

相當復雜，尤其是對於具有本機 C 擴展的庫，如 scikit-learn。 但是，一旦設置完成，您就可以使用任何您想要的 Python 代碼。 Python-for-Android 項目中提供了一些簡化流程的工具。 https://github.com/kivy/python-for-android Kivy 是一個 GUI 框架，允許用純 Python 編寫 Android 應用程序。 如果您還不了解 Java 並且有一個現有的應用程序，那可能是最簡單的方法。

B) 用 Ja​​va 重寫您的 ML 算法例如使用 Weka 框架及其 RandomForests 實現。 重寫完成后，在 Android 應用程序中的集成將是無痛的。