pmml python 导入源代码

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mob64ca12dc88a3 2024-09-04 03:49:56 ©著作权

文章标签 Python python 随机森林 文章分类 Python 后端开发

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使用 PMML 在 Python 中导入模型

PMML（Predictive Model Markup Language）是一种用来描述统计模型和机器学习模型的标准化语言。通过 PMML，可以方便的将模型在不同的应用程序之间移植。本文将带领你完成如何在 Python 中导入 PMML 文件的全过程，适合刚入行的小白。

流程概述

以下是导入 PMML 到 Python 的整体流程：

步骤	描述
1	安装所需的库
2	读取 PMML 文件
3	创建模型
4	进行预测
5	输出结果

流程图

flowchart TD
    A[安装所需的库] --> B[读取 PMML 文件]
    B --> C[创建模型]
    C --> D[进行预测]
    D --> E[输出结果]

步骤详解

1. 安装所需的库

在 Python 中，我们需要使用一些特定的库来处理 PMML 文件。以下是安装sklearn2pmml和pandas库的命令：

pip install sklearn2pmml pandas

说明：sklearn2pmml用于将 Scikit-learn 模型导出成 PMML 格式。pandas是一个强大的数据处理库。

2. 读取 PMML 文件

在 Python 脚本中，我们需要导入所需的库并加载 PMML 文件。以下是读取 PMML 文件的代码：

from sklearn2pmml import PMMLPipeline, sklearn2pmml, ModelType
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 读取数据 (假设数据是一个 CSV 文件)
data = pd.read_csv("your_data.csv")

# 数据预处理
X = data.drop("target", axis=1)  # 特征
y = data["target"]  # 标签

说明：我们首先导入必要的库。然后使用pandas读取 CSV 文件，分离特征和标签。

3. 创建模型

利用 Scikit-learn，我们可以创建预测模型。以下是创建一个随机森林分类器的代码：

# 将数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建随机森林分类模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)  # 训练模型

说明：在此步骤中，我们将数据集分为训练集和测试集，并训练一个随机森林分类器。

4. 导出模型为 PMML

接下来，我们将之前创建的模型导出为 PMML 格式：

# 创建 PMML 管道
pipeline = PMMLPipeline([
    ("scaler", StandardScaler()),
    ("classifier", model)
])

# 导出为 PMML 文件
sklearn2pmml(pipeline, "model.pmml", with_repr=True)

说明：在这里，我们创建了一个 PMML 管道，将模型和数据预处理步骤结合起来，并将其导出为 PMML 文件。

5. 进行预测

最后，我们可以使用导入的 PMML 模型进行预测。以下是预测的示例代码：

from sklearn2pmml import PMMLPipeline, sklearn2pmml
from pypmml import Model

# 导入 PMML 文件
model = Model.load("model.pmml")

# 使用测试集进行预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)  # 输出预测结果