Federated learning и случайный лес. Как аггрегировать результаты после обучения?

Передо мной стоит задача обучить sklearn.RandomForestRegression и sklearn.RandomForestClassifier с использованием федеративного обучения. Я попыталась сделать это с помощью фреймворка Flower AI, но похоже, что данный фреймворк не способен аггрегировать результаты после обучения этих моделей. Действительно, если бы я обучала линейную регрессию, то было бы интуитивно понятно, что делать с результатами: можно просто взять средние значения весов по всем получившимся моделям, и так получить аггрегированную модель. А есть ли готовые библиотечные решения для федеративного обучения и аггрегировани именно случайных лесов?

Я пробовала гуглить, но пока нашла лишь статьи, но не готовые фреймворки/библиотеки