【xgboost】使用m2cgen将xgboost模型转化为C代码

最新推荐文章于 2025-11-27 04:06:41 发布

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#xgboost #m2cgen 模型转换 #xgboost模型转C

m2cgen是一款轻量级库，可将训练好的机器学习模型转换为多种编程语言的代码，如C、Java等，便于部署而无需额外依赖。本文通过使用XGBoost对Iris数据集进行分类的示例，展示了如何将scikit-learn模型转换为C代码。

m2cgen 简介

m2cgen（Model 2 Code Generator）-是一个轻量级库，它提供了一种将经过训练的统计模型转换为本机代码（Python、C、Java、Go、JavaScript、Visual Basic、C#、PowerShell、R、PHP、Dart、Haskell、Ruby、F#、Rust）的简便方法。

简而言之，它可以将python scikit-learn 等训练的机器学习模型转成C，JAVA等能够直接运行的代码，从而在无需依赖库的情况下直接运行

m2cgen 安装

注意python 版本需要在3.6以上

pip install m2cgen

示例代码

from sklearn.datasets import load_iris

from xgboost.sklearn import XGBClassifier
from xgboost import plot_importance

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

import m2cgen as m2c

# 记载样本数据集
iris = load_iris()
x,y = iris.data,iris.target

# 数据集分割
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=123457)

clf = XGBClassifier(
    booster = 'gbtree',
    objective = 'multi:softmax',
    num_class = 3,
    gamma = 0.1,
    max_dept