将sklearn2pmml生成的.pmml导入ScikitLearn或Python

道歉，如果这可能已被回答某处，但我一直在寻找大约一个小时，并找不到一个好的答案。将sklearn2pmml生成的.pmml导入ScikitLearn或Python

我有一个简单的Logistic回归模型在Scikit-Learn培训，我正在导出到.pmml文件。

from sklearn2pmml import PMMLPipeline, sklearn2pmml 
    my_pipeline = PMMLPipeline(
    (classifier", LogisticRegression()) 
    ) 
    my_pipeline.fit(blah blah) 
    sklearn2pmml(my_pipeline, "filename.pmml")

等....

那么是什么我不知道，如果是/我怎么能导入此文件重新导入的Python（2.7最好）或Scikit，了解如何使用，因为我一点在Java /斯卡拉。沿

"import (filename.pmml) as pm pm.predict(data)

感谢您的帮助线的东西！

来源

2017-09-16 muninn

你打算导出它，改变它，然后你想重新载入python？或者你只是想在某些时候重新打开原件？ – Tony

嗨，托尼。没有变化，只需重新加载到Python，然后执行简单的预测。所以如果有人构建了一个简单的回归函数，并通过电子邮件发送给我一个.pmml文件，我可以在我自己的Jupyter笔记本或Python REPL中打开该.pmml文件，并将其传递给一些数据，然后进行预测。你可以像Spark那样做，但我还没有看到它在Python中完成（还）。 – muninn

我对pmml并不熟悉，但是你尝试过[pickle]（https://wiki.python.org/moin/UsingPickle）还是另一个[sklearn + pickle]的例子（http：// scikit-learn。 org/stable/modules/model_persistence.html） – Tony

Scikit-learn不支持导入PMML文件，所以你试图实现的功能恐怕不能完成。

使用类库（如sklearn2pmml）的概念实际上是扩展了sklearn在支持将模型导出为PMML格式时没有的功能。

通常，那些使用sklearn2pmml的人确实希望在其他平台（例如IBM的SPSS，Apache Spark ML，Weka或Data Mining Group网站中的任何其他消费者as listed）中重新使用PMML模型。

如果您希望保存一个使用scikit-learn创建的模型，然后使用scikit-learn重新使用它，那么您应该研究一下名为Pickle的本地持久化模型机制，该机制使用二进制数据格式。

您可以阅读更多关于如何以Pickle格式保存/加载模型（连同其已知问题）here。

来源

2017-09-16 17:24:53 priboyd

非常感谢。我知道Pickle，并且我们一直在使用针对Apache Spark的PMML，并且很好奇这是否可以在Python中实现。再次感谢！ – muninn

将sklearn2pmml生成的.pmml导入ScikitLearn或Python

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