读入随机模型后，如何获取树模型的大小

要获取随机森林模型的大小，可以通过以下方法之一：

1. 计算模型的内存使用量：可以使用Python中的sys库来计算模型对象所占用的内存大小。首先，将模型保存到磁盘上，然后使用sys.getsizeof()函数获取文件的大小。例如：

import sys
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib

# 加载模型
model = joblib.load('random_forest_model.pkl')

# 将模型保存到磁盘上
joblib.dump(model, 'random_forest_model.pkl')

# 获取模型文件大小
model_size = sys.getsizeof(open('random_forest_model.pkl', 'rb').read())
print(f"模型文件大小：{model_size} bytes")

2. 估计模型所占用的内存：可以使用Python中的joblib库中的dump方法将模型保存到磁盘上，并通过查看文件的大小来估计模型的大小。例如：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib

# 加载模型
model = joblib.load('random_forest_model.pkl')

# 将模型保存到磁盘上
joblib.dump(model, 'random_forest_model.pkl')

# 获取模型文件大小
import os
model_size = os.path.getsize('random_forest_model.pkl')
print(f"模型文件大小：{model_size} bytes")

这两种方法都可以用来估计随机森林模型的大小。请注意，这些方法只是估计模型所占用的内存大小，并不一定是精确的大小，因为模型的实际大小可能会受到各种因素的影响。