TinyDecisionTreeClassifier

Библиотека для обучения деревьев решений прямо на микроконтроллере без облака. Использует упрощённый алгоритм C4.5 и работает с непрерывными переменными, поддерживает работу с 8-битными и 32-битными моделями благодаря шаблонам — это важно для маломощных плат вроде Arduino Uno. Зависит только от стандартных заголовков (math.h, float.h и пары служебных), поэтому легко портируется на другие платформы типа ESP-IDF или Mbed. Средняя сложность обучения O(N log N). API знаком каждому, кто работал с scikit-learn: fit(), predict(), score(). Есть функция plot() для визуализации обученного дерева. На Uno обучение займёт разумное время, на ESP32 будет значительно быстрее. Решения деревьев быстры и понятны в интерпретации, что делает их удобным выбором для граничных вычислений, когда нужна как скорость, так и прозрачность логики.