Serialization weka序列化模型文件太大

我已经使用weka（java）构建了一个随机林分类器。 我将一个序列化分类器保存到磁盘。但是，序列化文件太大（约100 MB）。此外，如果我训练了更多的实例，文件会越来越大，所以我猜序列化模型也会保存数据。 有没有其他方法可以保存weka分类器？对于较小的输出文件（通常我认为大小应该只取决于模型架构）。 我使用了以下方法进行序列化，所有这些方法都产生相同的文件大小：

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Weka.core.serializationHelper.write（）、Debug.saveToFile（）、ObjectOutputStream.writeObject（）

您可以将其另存为GZIP。通常它更紧凑

            File f = new File(path);
            FileOutputStream fileOutputStream = new FileOutputStream(f);
            GZIPOutputStream gzipOutputStream = new GZIPOutputStream(fileOutputStream);
            ObjectOutputStream objectOutputStream = new ObjectOutputStream(gzipOutputStream);
            objectOutputStream.writeObject(yourClassifier);
            objectOutputStream.flush();
            objectOutputStream.close();
            gzipOutputStream.close();
            fileOutputStream.close();

要加载它，您可以使用：

            File f = new File(path);
            FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(f);
            GZIPInputStream gzipInputStream = new GZIPInputStream(fileInputStream);
            ObjectInputStream objectOutputStream = new ObjectInputStream(gzipInputStream);
            Classifier mlClassifier = (Classifier) objectOutputStream.readObject();
            objectOutputStream.close();
            gzipInputStream.close();
            fileInputStream.close();

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它将它从73MB减少到13MB，因此它工作正常。但是，模型本身仍然占用大量内存（导致java堆错误）。有没有办法从weka分类器中移除样本？您可以训练一个更紧凑的模型。您当前使用的分类器是什么？随机林。我不认为大尺寸是由于模型容量（树的数量等）。它不应该取决于列车的大小。实例的数量会影响树的深度。