预测过程 PMML预测过程符合数据挖掘分析流程，确保模型在不同平台和环境中具有一致的表现。 PMML优点 平台无关性：PMML允许模型在不同的开发和生产环境中跨平台部署。...例如，使用Python建立的模型可以导出为PMML，然后在Java生产环境中部署。 互操作性：PMML的标准协议使得兼容PMML的预测程序可以读取其他应用导出的标准PMML模型。...使用Iris数据集构建一个XGBoost模型，并在建模之前对浮点数据进行标准化，利用Scikit-learn中的Pipeline： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection..., target, "xgb-iris.pmml") 验证PMML使用PyPMML库验证PMML预测值是否与原生Python模型一致： from pypmml import Model # 加载PMML...总结 本文介绍了PMML这一跨平台的机器学习模型表示标准，包括其优缺点、常用的PMML开源库，以及如何生成和使用PMML的示例。 尽管PMML存在一些缺点，但其优点远远超过这些不足。
如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用"pip install sklearn2pmml"即可，相关的使用我们后面会有一个...此外，JAVA库JPMML可以用来生成R,SparkMLlib,xgBoost,Sklearn的模型对应的PMML文件。...PMML模型生成和加载示例 下面我们给一个示例，使用sklearn生成一个决策树模型，用sklearn2pmml生成模型文件，用JPMML加载模型文件，并做预测。 ...第三个就是对于超大模型，比如大规模的集成学习模型，比如xgboost, 随机森林，或者tensorflow，生成的PMML文件很容易得到几个G，甚至上T，这时使用PMML文件加载预测速度会非常慢，此时推荐为模型建立一个专有的环境...我们在下一篇会讨论用python+tensorflow训练保存模型，并用tensorflow的JAVA库加载做预测的方法和实例。 （欢迎转载，转载请注明出处。
如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用”pip install sklearn2pmml”即可，相关的使用我们后面会有一个...PMML模型生成和加载示例 下面我们给一个示例，使用sklearn生成一个决策树模型，用sklearn2pmml生成模型文件，用JPMML加载模型文件，并做预测。 ...我们创建一个Maven或者gradle工程，加入JPMML的依赖，这里给出maven在pom.xml的依赖，gradle的结构是类似的。...第三个就是对于超大模型，比如大规模的集成学习模型，比如xgboost, 随机森林，或者tensorflow，生成的PMML文件很容易得到几个G，甚至上T，这时使用PMML文件加载预测速度会非常慢，此时推荐为模型建立一个专有的环境...我们在下一篇会讨论用python+tensorflow训练保存模型，并用tensorflow的JAVA库加载做预测的方法和实例。
用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。...三、接下来说一下各个算法工具的工程实践 python模型上线：我们目前使用了模型转换成PMML上线方法。...python-sklearn里面的模型都支持，也支持xgboost，并且PCA，归一化可以封装成preprocess转换成PMML，所以调用起来很方便； 特别需要注意的是：缺失值的处理会影响到预测结果，...因此，我将数据限制在极端类别，并训练模型仅预测负面或正面情绪。 事实证明，多项式朴素贝叶斯模型在预测正面和负面情绪方面非常有效。您可以在此Jupyter笔记本演练中快速了解模型培训过程。...在Jupyter笔记本中训练模型后，我将代码转移到Python脚本中，并为NLP模型创建了一个类对象。您可以在下面链接中找到我的Github仓库中的代码。
用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。...用此种方法也是要提供两个东西，模型文件和预测主类； 如果是Offline（离线）预测的，D+1天的预测，则可以不用考虑第1、2中方式，可以简单的使用Rscript x.R或者python x.py的方式来进行预测...三、接下来说一下各个算法工具的工程实践 1.python模型上线：我们目前使用了模型转换成PMML上线方法。...python-sklearn里面的模型都支持，也支持xgboost，并且PCA，归一化可以封装成preprocess转换成PMML，所以调用起来很方便； 特别需要注意的是：缺失值的处理会影响到预测结果，...：Spark加载PMML进行预测。
用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。...用此种方法也是要提供两个东西，模型文件和预测主类； 如果是Offline（离线）预测的，D+1天的预测，则可以不用考虑第1、2中方式，可以简单的使用Rscript x.R或者python x.py的方式来进行预测...三、接下来说一下各个算法工具的工程实践 1.python模型上线：我们目前使用了模型转换成PMML上线方法。...python-sklearn里面的模型都支持，也支持xgboost，并且PCA，归一化可以封装成preprocess转换成PMML，所以调用起来很方便； 特别需要注意的是：缺失值的处理会影响到预测结果...，大家可以参考一下：Spark加载PMML进行预测。
用这种方式的好处是SOA不依赖于任何环境，任何计算和开销都是在Java内部里面消耗掉了，所以这种工程级别应用速度很快、很稳定。...用此种方法也是要提供两个东西，模型文件和预测主类； 如果是Offline（离线）预测的，D+1天的预测，则可以不用考虑第1、2中方式，可以简单的使用Rscript x.R或者python x.py...支持的转换语言，主流的机器学习语言都支持了，深度学习类除外； 从下图可以看到，它支持R、python和spark、xgboost等模型的转换，用起来非常方便； ?...三、各个算法工具的工程实践： python模型上线：目前使用了模型转换成PMML上线方法； python-sklearn里面的模型都支持，也支持xgboost，并且PCA，归一化可以封装成preprocess...-好处是脱离了环境，速度快； Spark模型的上线就相对简单一些，我们用scala训练好模型（一般性都用xgboost训练模型）然后写一个Java Class，直接在JAVA中先获取数据，数据处理，把处理好的数据存成一个数组
确认Python版本首先，你需要确认你正在使用的Python版本是否与xgboost兼容。xgboost目前在Python 3.5及以上的版本中支持较好。...我们使用了sklearn库提供的乳腺癌数据集作为训练和测试数据。...首先，我们将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用xgboost的DMatrix数据结构来加载数据。接着，我们设置了一些xgboost的参数，例如树的最大深度、学习率、目标函数和评估指标。...你可以通过在命令行中输入python --version来检查Python的版本。如果你还没有安装Python，你可以从官方网站下载并安装。...需要注意的是，xgboost库的安装过程中可能会遇到一些依赖库的安装问题，例如numpy和scipy。
受本篇启发： Treelite：树模型部署加速工具（支持XGBoost、LightGBM和Sklearn） 项目链接：https://treelite.readthedocs.io/ 项目论文：https...://mlsys.org/Conferences/doc/2018/196.pdf 支持模型：XGB、LGB、SKlearn树模型 还有一个特性：在树模型运行的每台计算机上安装机器学习包（例如 XGBoost...2.1 逻辑分支 对于树模型而言，节点的分类本质使用if语句完成，而CPU在执行if语句时会等待条件逻辑的计算。...：XGB、LGB、SKlearn 4.1 XGB 从xgboost.Booster加载XGBoost模型 # bst = an object of type xgboost.Booster model...treelite.sklearn model = treelite.sklearn.import_model(clf) 5 java版本：Treelite4J Treelite4J 是Java使用的依赖
通过对集成学习的深入研究和应用，可以发现其在各种实际问题中的显著优势，使得它成为现代机器学习中不可或缺的重要方法之一。 二、Bagging方法 1....由于其高效的实现和出色的性能，广泛应用于各种机器学习比赛中，并且在许多比赛中表现优异。...其特性包括： 高效性：XGBoost在处理大规模数据时表现出色，训练速度快且内存占用低。 灵活性：XGBoost支持多种目标函数和评估指标，用户可以根据具体问题自定义损失函数和评估标准。...而Boosting方法，通过迭代地改进模型的误差，如梯度提升树（GBM）、XGBoost、LightGBM和CatBoost等，在处理复杂数据和提高预测性能方面表现尤为出色。...随机森林适用于需要高稳定性的任务，XGBoost由于其高效性和灵活性在比赛中表现优异，LightGBM则在大数据处理方面优势明显，而CatBoost专注于类别特征的处理，简化了预处理过程并提升了模型性能
预测与监控 一．非时序预测 在机器学习和深度学习大行其道的当下，一个好的预测模型不在于应用了多么高深的算法，而在于如何从简单的模型开始进行尝试，兼顾业务逻辑，基于某个baseline来控制时间和应用成本...考虑到线性回归和logistic回归在处理非线性问题上的短板，以及为了适配模型需对数据做大量的预处理，如填补缺失，防止共线性等，我们自然偏向于树模型来做分类和回归预测，Xgboost便是一个很好的选择。...R和Python都提供了xgboost的接口，Python不仅拥有xgb的原生接口，更有适配sklearn的接口，便利了参数的网格搜索。...在实时预测模型中，打包的PMML文件不仅要包含模型文件，还要包含数据的预处理过程，这就需要借助管道（Pipe）将原始数据的处理过程（如编码，标准化，正则化等）和分类器的训练过程串联，再将管道本身打包成PMML...和线性回归中的极大似然估计类似，3 sigma准则的应用前提需假设原始数据满足或近似满足正态分布，而实际数据往往具体一定的偏态性。
和人脑类似，可以喂给机器历史数据，机器依赖建模算法生成模型，根据模型便可以处新的数据得到未知属性。...ml 提供 pipeline，和 Python 的 sklearn 一样，可以把很多操作 (算法 / 特征提取 / 特征转换) 以管道的形式串起来，对于任务组合非常便利，如 StringToIndexer...，实际上通过 spark-submit 提交一个 spark 任务 Ml Engine 负责这个任务的执行，在 Driver 端会从 DB 中获取当前试验的依赖组件以及流程关系。...于是 3.0 的架构中我们开发了提供实时预测服务的 tcscoring 系统： tcscoring 系统的依赖介质就是模型的 PMML 文件，用户可以在机器学习平台上直接部署训练完成了的模型对应的 PMML...融合其他算法包 我们目前也在尝试融合 spark ml 之外的算法包，如使用度较广的 xgboost 等。
但绝大部分SOA框架都是Java或C++语言编写，而预测模型大多是基于Python语言。...由python封装的模型可以通过sklearn中的sklearn2pmml函数实现PMML文件转换。XGBoost模型需要JPMML-XGBoost命令行转换工具，转换命令为： ?...模型文件通常由自身的Python API生成，然后由Tensorflow的客户端库（如JAVA或C++库）来加载模型并进行在线预测。...而进行特征交叉乘积变换的线性模型能够记忆这些特殊情况或例外规则，并且使用更少的参数。...4.4 DeepFM Wide & Deep 模型中需要宽度部分和深度部分两类不同的输入，而宽度部分仍然需要依赖大量的特征工程工作。
在XGBoost 1.0.0中，引入了对使用JSON保存/加载XGBoost模型和相关超参数的支持，旨在用一个可以轻松重用的开放格式取代旧的二进制内部格式。...模型（树和目标）使用稳定的表示，因此在较早版本的 XGBoost 中生成的模型可以在较新版本的 XGBoost 中访问。...如果使用 pickle.dump（Python）或 saveRDS（R）持久保存模型，则该模型可能无法在较新版本的 XGBoost 中访问。...将其在将来恢复的一种方法是使用特定版本的Python和XGBoost将其加载回来，然后通过调用save_model导出模型。 可以使用类似的过程来恢复保存在旧RDS文件中的模型。...这是为了方便用户查看模型的结构和特性，而不是用于加载回XGBoost进行进一步的训练或预测。
使用Python实现Boosting 接下来，我们将使用Python中的XGBoost库来实现一个简单的Boosting模型，并应用于一个示例数据集上。...import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score 然后，加载示例数据集（这里使用鸢尾花数据集）并将其划分为训练集和测试集...： python Copy code # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test...', num_class=3, seed=42) # 在训练集上拟合XGBoost分类器 boosting_classifier.fit(X_train, y_train) 最后，我们可以使用训练好的...在实际应用中，我们可以通过调整弱学习器的类型、迭代次数以及学习率等超参数来进一步优化Boosting模型的性能。 希望这篇博客教程对你有所帮助，如果有任何疑问或建议，欢迎提出。
pmml是数据挖掘的一种通用规范，是使用XML格式来描述我们生成的机器学习模型，简单说就是先在python环境里将模型转成pmml格式文件，然后用java代码来加载读取这个模型做预测。...2）在自己的本地配置java环境，安装JDK，并在python里安装sklearn2pmml包 3）利用sklearn2pmml将python的model文件转成pmml文件 4）将pmml文件交给开发同学...不过pmml也有以下两个缺点，在使用时需要注意： 1）pmml为了实现跨平台，牺牲了很多平台独有的优化，pmml文件要比在python环境的模型文件大很多，并且pmml文件的加载速度也比python文件慢很多...尤其对于大规模的机器学习模型，lightgbm，xgboost这种，生成的pmml文件很容易达到几百MB，导致在java环境加载预测会非常慢，所以在训练模型时，很有必要限制入模特征的数量和模型复杂度来减小文件容量...这种部署方式就不需要跨平台了，可以让特征衍生，模型预测都在python环境里进行，不会出现pmml的精度偏差和文件加载速度的问题，在预测效率和结果一致性上都有保障。
在之前的文章中，我曾写过一篇《15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇》。 那么什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。...1、线性回归 线性回归拟合一个带系数的线性模型，以最小化数据中的观测值与线性预测值之间的残差平方和。...sklearn中也存在线性回归的算法库的接口，代码示例如下所示： #加载线性模型算法库from sklearn import linear_model# 创建线性回归模型的对象regr = linear_model.LinearRegression...它在某些情况下很有用，由于它倾向于选择参数值较少的解，有效地减少了给定解所依赖的变量的数量。Lasso模型在最小二乘法的基础上加入L1范式作为惩罚项。...支持向量回归算法生成的模型同样地只依赖训练数据集中的一个子集(和支持向量分类算法类似)。
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。...1、线性回归 线性回归拟合一个带系数的线性模型，以最小化数据中的观测值与线性预测值之间的残差平方和。...sklearn中也存在线性回归的算法库的接口，代码示例如下所示： #加载线性模型算法库 from sklearn import linear_model # 创建线性回归模型的对象 regr = linear_model.LinearRegression...它在某些情况下很有用，由于它倾向于选择参数值较少的解，有效地减少了给定解所依赖的变量的数量。Lasso模型在最小二乘法的基础上加入L1范式作为惩罚项。...支持向量回归算法生成的模型同样地只依赖训练数据集中的一个子集(和支持向量分类算法类似)。
然后在剩余的数据中随机采样b个实例。接着计算信息增益时为采样出的小梯度数据乘以(1-a)/b，这样算法就会更关注训练不足的实例，而不会过多改变原数据集的分布。...通常被捆绑的特征都是互斥的（一个特征值为零,一个特征值不为零），这样两个特征捆绑起来才不会丢失信息。...EFB 算法利用特征和特征间的关系构造一个加权无向图，并将其转换为图着色算法。...（2）LightGBM使用了基于histogram的决策树算法，这一点不同与xgboost中的 exact 算法，histogram算法在内存和计算代价上都有不小优势。...其适用场景根据实际项目和两种算法的优点进行选择。
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