sklearn-pmml, 允许SciKit序列化的库将估计值学习为 PMML

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A library that allows serialization of SciKit-Learn estimators into PMML
  • 源代码名称:sklearn-pmml
  • 源代码网址:http://www.github.com/alex-pirozhenko/sklearn-pmml
  • sklearn-pmml源代码文档
  • sklearn-pmml源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/alex-pirozhenko/sklearn-pmml.git
    Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/alex-pirozhenko/sklearn-pmml
    Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/alex-pirozhenko/sklearn-pmml
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
    

    Build StatusJoin the chat at https://gitter.im/alex-pirozhenko/sklearn-pmml

    sklearn-pmml

    允许scikit序列化的库将估计值学习为 PMML

    安装

    最简单的方法是使用 pip:

    
    pip install sklearn-pmml
    
    
    
    
    支持模型
    • DecisionTreeClassifier
    • DecisionTreeRegressor
    • GradientBoostingClassifier
    • RandomForestClassifier
    的PMML输出

    分类

    分类器转换器只能使用类别输出,并且对于每个类别输出变量 varname,PMML输出包含以下输出:

    • 实例的预测标签的类别 varname
    • 给定标签的概率的双 varname.label

    回归

    PMML模型输出数值响应变量名为输出变量


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