我有一个PMML文件(如下)，它是从我同事的R线性模型生成的，用于根据5个特征预测商品的成本。我正在尝试使用Python中的Augustus使用此模型并做出这些预测。我已成功获取Augustus加载的PMML文件，但无法获取预测值。我从Augustus的Modelabstraction中查看了许多示例通过搜索Stack和Google，但我还没有找到任何成功使用线性回归的例子。有一个similarquestionaskedpreviously但从未得到正确回答。我也试过其他exampleregressionPMMLfiles具有相似的结果。如何在Python中使用Augustus(或其他
我知道可以使用Spark-MLlib将模型导出为PMML，但是Spark-ML呢？是否可以将LinearRegressionModel从org.apache.spark.ml.regression转换为LinearRegressionModel从org.apache.spark.mllib.regression能够调用toPMML()方法？ 最佳答案 您可以使用JPMML-SparkML将SparkML管道转换为PMML图书馆:StructTypeschema=dataFrame.schema()PipelineModelpipel
在机器学习的生产环境中，我们经常需要将多个模型的预测结果进行融合，以便提高预测的准确性。这个过程通常涉及到多个模型子分的简单逻辑回归融合。虽然离线训练时我们可以直接使用sklearn的逻辑回归进行训练和调参，但在生产环境中，模型的上线往往需要使用PMML（PredictiveModelMarkupLanguage）格式。PMML不仅能够在一个文件中完成多个模型的融合，还可以输出融合后的Sigmoid打分，极大地方便了生产环境中的模型管理和使用。使用PMML的Segmentation功能进行模型融合通过阅读PMML文档，我们发现可以利用其Segmentation功能来实现模型的融合。在PMML文
我是PMML的新手:预测模型标记语言(www.dmg.org)，我想知道是否有某种Java支持(开源/专业)用于创建/解析PMML文件。最初我只考虑从Java环境以编程方式创建/解析PMML文件的可能性。我一直在“谷歌搜索”，发现了几种可能性:开源:jpmml.(PMML3.2)。来自Java。JDM.javax.数据挖掘。好像死了？有人有更多信息吗？专业。Zementis(http://www.zementis.com/pmml_tools.htm)。自己动手使用XMLJava库并为自己构建PMML文件的解析器/编写器我很欣赏你所有的意见。提前致谢奥斯卡
我建立了一个Scikit-Learn模特和我想在每日的pythoncron工作中重复使用（NB：不涉及其他平台-没有R，没有Java＆amp;c）。我腌制它（实际上，我腌制了自己的对象，一个字段是一个GradientBoostingClassifier），我在克朗的工作中取消了挑选。到目前为止都很好（已经在将分类器保存到Scikit-Learn中的磁盘和Scikit-Learn中的模型持久性？).但是，我升级了sklearn现在我得到了这些警告：.../.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/base.py:315:UserWarning:Tryi
我正在使用Maven，但在编译和构建我的项目时遇到错误。它是评估一些pmml文件的jpmml项目。现在我得到了这个错误:Rule0:org.apache.maven.plugins.enforcer.RequireMavenVersionfailedwithmessage:DetectedMavenVersion:3.0.5isnotintheallowedrange3.2.检查链接以查看图像:https://www.dropbox.com/s/3r9d8g8l4r1zctp/maven_error.png?dl=0求助!我对Java和Maven没有太多经验。
我在R中构建了一个玩具随机森林模型(使用caret包中的GermanCredit数据集)，将其导出到PMML4.0并使用CascadingPattern库部署到Hadoop。我遇到了一个问题，即CascadingPattern对相同数据的评分(在二元分类问题中)与R中的相同模型不同。在200次观察中，有2次的得分不同。这是为什么？会不会是随机森林的实现方式不同？ 最佳答案 GermanCredit数据集代表一个分类类型的问题。分类型RF模型的获胜分数只是成员决策树中最常见的类标签。假设您的RF模型包含100棵决策树，其中50棵决策树
我想使用SparkMLLib训练模型，然后能够以与平台无关的格式导出模型。本质上，我想分离模型的创建和使用方式。我想要这种解耦的原因是我可以在其他项目中部署模型。例如:使用该模型在独立的独立程序中执行预测，该程序不依赖于Spark进行评估。将模型与现有项目(例如OpenScoring)结合使用，并提供可以使用该模型的API。将现有模型加载回Spark以进行高吞吐量预测。有人用SparkMLLib做过类似的事情吗？ 最佳答案 Spark1.4版本现在支持这个。参见latestdocumentation.并非所有型号都可用(请参阅支持(
