pmml

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    저는 분석 시스템의 아키텍처를 설계하고 있습니다. 나는 scikit에서 배운 분류 앙상블 모델을 배웁니다. 이 작업 환경을 프로덕션 환경으로 이동하여이 모델을 사용하여 새로운 들어오는 데이터를 즉석에서 분류 할 수 있습니다. 이상적으로는 시스템이 생산 시스템에 "모델"을 수동으로 업로드하는 것을 지원해야합니다. 필자는 분석 제작 시스템에 대한 경험이 없습니

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    기본 질문 : R 및 SAS에서 생성 된 모델을 PMML로 저장할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 다음 단계는 무엇입니까? 예를 들어, PMML로 저장된 회귀를 자동으로 실행하는 Java 및 Python 라이브러리가 있습니까? 여기서 구문 분석을 위해 PMML 파일을 전달하기 만하면 나머지는 라이브러리에서 수행합니까? 또는 PMML은 엔지니어가 보통

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    R의 pmml 패키지는 기본적으로 최신 버전의 pmml을 생성합니다 (현재 4.2에 있음). pmml 소비자가 아직 4.2를 지원하지 않기 때문에 이전 버전 (예 : 4.1)의 pmml을 생성하는 것이 가능합니까? 그렇다면 어떻게됩니까?

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    기계 학습 모델/통계 모델 (회귀 분석, 의사 결정 트리, K는 클러스터링, Naive Bayes, 스코어 카드를 의미 함)를 작성하고 실행하는 방법/선형/로지스틱 회귀 분석 및 GBM, GLM) Java/JVM 기반 응용 프로그램 (생산). Google은 JDBC, 파일, HDFS, SQL 등의 데이터 처리, 결합 및 집계 등과 같은 기계 학습을위한 준비

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    my pmml 파일 링크. PMML model = null; File inputFilePath = new File("/home/equation/iris_rf.pmml"); try (InputStream is = new FileInputStream(inputFilePath)) { model = org.jpmml.model.PMML

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    저는 Scikit-Learn을 사용하여 SVM 알고리즘을 적용하여 고객이 주택 융자를 선택할 것인지 여부를 예측합니다. 모델을 PMML 형식으로 내보내 려합니다. 데이터 세트의 기능과 라벨은 다음과 같습니다 : 는 방문의 1. 주파수 특징 저축 4. 수 검사의 5. 계정 번호를 이벤트에 2. 응답 온라인 뱅킹 시설의 3. 사용법 6. 수표 번호 EFTS의

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    분산 형 빅 데이터 플랫폼 (예 : Apache Spark)에서 모델을 독립 실행 형 시스템 (예 : JVM)에서 해당 모델을 어떻게 사용할 수 있습니까? 가능한? 나는 PMML이라고 들었지만 아직 충분한 지 확신하지 못합니다. 또한 스파크 2.0 supports persistent model 절약 아직 아직 그 모델을로드하고 실행하는 데 필요한 무엇인지

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    현재 R 패키지 partykit (파티 객체)을 사용하여 생성 된 의사 결정 트리를 pmml 형식으로 변환하려고합니다. 이 변환을 허용하는 패키지가 있습니까? 나는 pmml 패키지의 존재를 알고 있지만 이것은 r 패키지 rpart를 사용하여 생성 된 rpart 객체만을 지원합니다. 의사 결정 트리를 직접 만들고 데이터 세트에서 이들을 검색하지 않으려면 pa

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    JPMML Evaluator 라이브러리를 사용하고 있으며 PMML 인스턴스가 평가자를 차단하고 잠금을 생성하는 모든 평가자에게 공통적입니다. 동시에 다중 스레드 방식으로 처리합니다. //single threaded PMML pmml = <new pmml> //multithreaded ModelEvaluator<MiningModel> someMode

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    필자의 pmml에서 derivedfield가 있습니다. 출력 필드로 사용하고 싶습니다. 그래서 나는 derivedfield에서 outputfield를 참조하기를 원합니다. 그러나 sas 응용 프로그램에서 오류가 발생합니다. 오류 : ERROR: Variable Z_DD_OCCUPATION_ID is not defined. 어떻게 파생 필드에서 출력 필드를