原文:跨平台机器学习模型交互--Python sklearn训练的模型导出为PMML

.scikit learn已经成为Python重要的机器学习库,那么如何将scikit learn训练好的模型直接导出为PMML呢 .如何将原有pickle格式的模型文件转换为PMML . 使用sklearn pmml . 安装 pip installsklearn pmml . 验证安装正确与否 . 训练和导出模型的PMML 工作目录下的DecisionTreeIris.pmml 就是导出的p ...

2018-09-14 23:41 0 5420 推荐指数:

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PMML实现机器学习模型平台上线

    在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java,为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算,此时我们就可以考虑 ...

Sun Jun 24 23:18:00 CST 2018 56 27726
使用pmml实现平台部署机器学习模型

一、概述   对于由Python训练机器学习模型,通常有pickle和pmml两种部署方式,pickle方式用于在python环境中的部署,pmml方式用于平台(如Java环境)的部署,本文叙述的是pmml平台部署方式。   PMML(Predictive Model Markup ...

Sun Nov 21 03:17:00 CST 2021 0 832
使用pmml平台部署机器学习模型Demo——房价预测

  基于房价数据,在python训练得到一个线性回归的模型,在JavaWeb中加载模型完成房价预测的功能。 一、 训练、保存模型 工具:PyCharm-2017、Python-39、sklearn2pmml-0.76.1。 1.训练数据house_price.csv ...

Sun Nov 21 20:05:00 CST 2021 0 139
使用PMML部署机器学习模型

PMML简介 预测模型标记语言PMML(Predictive Model Markup Language)是一套与平台和环境无关的模型表示语言,是目前表示机器学习模型的实际标准。 作为一个开放的成熟标准,PMML由数据挖掘组织DMG(Data Mining Group)开发和维护,经过十几年 ...

Fri Nov 27 00:01:00 CST 2020 0 1024
机器学习使用sklearn进行模型训练、预测和评价

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度。 K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对 ...

Fri Dec 21 18:22:00 CST 2018 0 2756
tensorflow机器学习模型平台上线

    在用PMML实现机器学习模型平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型 ...

Mon Jul 02 05:42:00 CST 2018 12 9551
机器学习sklearn——主题模型

from gensim import corpora, models corpus只截取了一部分 lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, num_topics=2, id2word=dic) 将文本的tfidf向量输入生成Lsi模型 ...

Wed Jan 11 18:18:00 CST 2017 0 3218
 
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