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2024年1月18日发(作者：ppt文本框组合)
android 中sklearn的用法
`sklearn` 是一个 Python 机器学习库，提供多种分类、回归、聚类等算法，可应用于文本、图像、数据等不同领域。
在 Android 中使用 `sklearn` 库，需要将该库编译成 C++ 代码，然后使用
C++ 接口进行调用。可采用以下步骤：
1. 在 Python 环境中安装 `sklearn` 库，并编写相关算法代码。
2. 使用 `` 库将 `sklearn` 模型保存为二进制文件。
3. 使用 `scikit-learn-android` 库将二进制文件编译成 C++ 代码，并生成对应的头文件。
4. 将 C++ 代码和头文件移植到 Android 项目中，并使用 JNI 接口调用。
以下是使用 `sklearn` 库训练和保存一个简单的决策树分类器的示例代码：
python
from ts import load_iris
from import DecisionTreeClassifier
from als import joblib
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
# 训练决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
(, )
# 将模型保存为二进制文件
(clf, 'iris_')
然后，使用以下命令编译生成 C++ 代码：
bash
sklearn_android convert pkl iris_ cpp iris_tree
`pkl` 参数指定保存的模型文件，`cpp` 参数指定生成的 C++ 代码文件名。
接着，将生成的 `iris_` 和 `iris_tree.h` 文件移植到 Android 项目中，并使用 JNI 接口调用，示例如下：
c++
#include
#include "iris_tree.h"
extern "C" JNIEXPORT jint JNICALL
Java_com_example_sklearn_demo_MainActivity_predictIris(JNIEnv* env,
jobject obj, jfloatArray data) {
将 Java 层传入的 float[] 数组转换为 C++ 中的 std::vector
jfloat* d = env->GetFloatArrayElements(data, NULL);
std::vector
env->ReleaseFloatArrayElements(data, d, JNI_ABORT);
使用决策树进行预测
DecisionTreeClassifier clf;
del();
int prediction = t(vec);
return (jint) prediction;
}
该代码定义了一个 JNI 函数 `predictIris`，接受一个 `float[]` 数组作为输入，返回一个整数类型的预测结果。其中，`DecisionTreeClassifier::LoadModel()`
函数用于加载 C++ 中编译生成的模型文件，`DecisionTreeClassifier::Predict()` 函数用于进行预测。完整的示例代码可以参考 `sklearn-android` 库的文档。
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