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r - 不同平台上 PMML 模型的评分差异

coder 2024-01-09 原文

我在 R 中构建了一个玩具随机森林模型(使用 caret 包中的 German Credit 数据集),将其导出到PMML 4.0 并使用 Cascading Pattern 库部署到 Hadoop。

我遇到了一个问题,即 Cascading Pattern 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

German Credit 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 棵决策树预测“良好信用”,另外 50 棵决策树预测“不良信用”。 RCascading Pattern 可能以不同的方式解决这种平局情况 - 一个选择最先看到的分数,另一个选择最后看到的分数。您可以尝试使用奇数个成员决策树重新训练您的 RF 模型(即使用一些不能被 2 整除的值,例如 99 或 101)。

PMML 规范要求返回最先看到的分数。我不确定 Cascading Pattern 是否注意这些细节。您可能想尝试一种名为 JPMML-Cascading 的替代解决方案.

关于r - 不同平台上 PMML 模型的评分差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26426766/

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