模型训练追求快速迭代而在线
树树深满树节点数满树叶节点数叶节点统计指标长度5894964（例如f算法维下的输出）为什么要重视模型字段的扩展性呢？这是因为离线追求稳定性模型的扩展性好，不仅可以轻松做到新版本服务向下兼容老模型，还可以做到在不使用新特性的情况下，老版本服务向上兼容新模型，从而减少在线服务更新发版的次数综合考虑以上因 科威特手机号码列表 素以及对的兼容性和对生态的兼容性，我们设计了如下方案使用q文件格式存储模型文件字段扩展性：好，读取类似，模型文件可以随意扩展而不影响线上服务模型内存体积：好，相较于f，可以逐行读取转换为f数组而非F模型存储体积：好，采用算法压缩字段平铺的方式存储树模型
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相较于F的采用-嵌套的方式，更利于字段扩展虽然会带等个别字段的冗余存储，但是列存储的压缩效率非常高，影响很小提供独立包-实现模型加载和的功能，实现了离线模型训练升级而在线服务可以不升级的目标我们将离线模型的保存和加载逻辑抽象封装到了因果森林框架中，进一步增强了因果森林框架的扩展性，开发新森林算法时专注于将论文中树的生长逻辑实现即可
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