Puedo construir e implementar clásico ML modelos tradicionales de entrenamiento/prueba de conjuntos en R, pero ¿qué pasa si una pareja quiere que este modelo con el fin de implementar su propio (de cualquier tipo)? Guardar y enviar el R-estructura del modelo no ayuda, por supuesto; y averiguar la predicción mecanismo no funciona en muchos (caja negra) de los casos ninguna. Entonces, ¿cómo generalizar y utilizar el modelo de las reglas aprendidas?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Daniel Lew
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Una manera de compartir modelos entre el software que hace el verdadero ajuste del modelo y el software que se usa para hacer las predicciones es el Modelo Predictivo de Lenguaje de Marcado (PMML). Este es un lenguaje basado en XML estándar mantenido por la Minería de Datos Grupo de consorcio. Permite implementar modelos para otras aplicaciones, a la nube, o sistemas de base de datos. Entonces, si el software que tu pareja quiere es PMML-compatible, entonces usted puede utilizar el pmml paquete para exportar los modelos de R. por supuesto, hay más modelos de aprendizaje automático implementado en R que la soportada por el estándar PMML o la pmml paquete de R, pero hay bastante variedad de modelos soportados. El pmml paquete también es empleado por el rattle de minería de datos, interfaz gráfica de usuario en R.
