新的 Rust 随机森林 'Fru' 比 scikit-learn 和 ranger 速度更快

一种新的基于 Rust 的随机森林实现 Fru 已开发完成并发表在 Software X 期刊上。该实现相比现有的流行库在性能和可扩展性方面都有显著提升。Fru 在 Python 中实现了 scikit-learn 几倍的速度，并且通常比 R 的 ranger 包快百分之几十，在特定用例中速度提升潜力可达几倍。该项目还引入了一种新颖的排列重要性实现，并为 Python 和 R 提供了绑定，可与 pandas 和 polars 等库无缝集成。 AI

影响 为随机森林实现提供了显著的性能提升，可能加速机器学习工作流。

排序理由 在期刊上发表了新的软件实现。[lever_c_降级自研究: ic=1 ai=0.7]

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