题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...Oracle使用哪个包可以生成并传递数据库告警信息？ DBMS_ALERT包用于生成并传递数据库告警信息。若想使用DBMS_ALERT包，则必须以SYS登陆，为普通用户授予执行权限。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
离线部分流程是将样本进行特征工程，然后进行训练，生成模型。一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。...离线部分与在线部分是通过 PMML 连接的，也就是说离线训练好了模型之后，将模型导出为 PMML 文件，在线部分加载该 PMML 文件生成对应的评估模型。...导入 PMML 并进行评估 生成了 PMML 文件后，接下来我们要做的就是使用 Java 导入（加载）PMML文件。这里借助了 Java 的第三方依赖：pmml-evaluator。...文件路径来生成机器学习模型 * * @param pmmlFileName pmml 文件路径 */ public ClassificationModel(String...小结 为了实现 Java 跨语言调用 Python/R 训练好的模型，我们借助 PMML 的规范，将模型固化为 PMML 文件，再使用该文件生成模型来评估。
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。 ...首先是用用sklearn生成一个决策树模型，由于我们是需要保存PMML文件，所以最好把模型先放到一个Pipeline数组里面。...第一个就是PMML为了满足跨平台，牺牲了很多平台独有的优化，所以很多时候我们用算法库自己的保存模型的API得到的模型文件，要比生成的PMML模型文件小很多。...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
我们团队在做这件事情的过程中，也遇到过一些问题和解决思路，在此跟大家做个分享。...早期的几个模型选用PMML文件的方式，其本身包含完整的特征预处理、模型预测和后处理的描述，但后来发现我们其实只需要模型预测的功能，而更希望将特征转换独立出来使用； 之后的几个模型选取的是Vowpal Wabbit...此外还有一种历史遗留下的XML文件描述的模型DataProc，其思想与PMML类似，也需要兼容。...为了提高Transform的使用灵活性，我们引入了表达式的概念，根据配置中'$'的符号标识，根据上下文场景调整转换逻辑，如: # 气温转换 category_temperature { transform...通过若干模型的发布积累，目前已有30多个转换器，总结下来有几个比较常用： default 缺省值设置，这个容易理解 category 用于归一化处理 store 访问外部存储进行特征展开，如: 使用
PMML模型的生成和加载相关类库 PMML模型的生成相关的库需要看我们使用的离线训练库。...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。 ...第一个就是PMML为了满足跨平台，牺牲了很多平台独有的优化，所以很多时候我们用算法库自己的保存模型的API得到的模型文件，要比生成的PMML模型文件小很多。...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
最后，我们使用nyoka.export_to_pmml()函数将训练好的模型导出为PMML（Predictive Model Markup Language）格式的文件，命名为model.pmml...通过使用nyoka包提供的导出功能，我们可以方便地将训练好的机器学习模型保存为可移植的PMML文件，以供后续的部署和使用。...：如深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等 在不同的机器学习平台和环境中，nyoka包提供了对不同导入和导出格式的支持，以适应各种需求。...格式nyoka.export_to_pmml(model, feature_names, output_file)# 从PMML文件中导入模型model = nyoka.from_pmml(pmml_file...)上述代码中，我们使用nyoka.export_to_pmml()函数将训练好的模型导出为PMML格式，并使用nyoka.from_pmml()函数从PMML文件中导入模型。
这时需要在Python中把训练好的模型保存为PMML文件，到Java中直接调用预测。...若要将在Python中训练好的模型部署到生产上时，可以使用目标环境解析PMML文件的库来加载模型，并做预测。...二、Python中模型保存为PMML的标准格式 Python中把模型导出为PMML文件的一般流程如下： step1：特征处理（DataFrameMapper函数）。...3 训练模型并保存为PMML文件 在实例一中没有进行特征处理(step1)，直接训练模型并导出PMML文件。...iris_pipeline.fit：用通道中设定的方法训练模型。 sklearn2pmml：把通道中训练好的模型保存为PMML文件。 生成的PMML文件内容如下： ?
序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。...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。...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...XXX Part 4.实操–pmml文件转换和一致性校验 一.PMML文件的转换 二.特征和模型分的一致性校验 XXX 关于本次文章更详细的内容，欢迎大家到知识星球中查看：
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。...可读性：PMML模型是基于XML的文本文件，可以使用任意文本编辑器打开和查看，比二进制序列化文件更安全可靠。...中。...虽然PMML的下一版本（5.0）将添加对深度模型的支持，目前Nyoka可以支持Keras等深度模型，但生成的是扩展的PMML模型。...如果导出的PMML不能包含整个Pipeline，可以参考文章《自动部署PMML模型生成REST API》中介绍的部署自定义实时预测Web服务的方法。
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。...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...文件，或者通过其他路径生成的 PMML 文件。...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。...另一方面目前的算法还是基于传统的机器学习算法，对于深度学习，不管是嵌入 tensorflow 还是使用一些第三方的深度学习库，如 Deeplearning4j 等。
Linux下的crontab定时任务脚本，每隔一段时间来启动一次就可以，然后将log文件输出到指定的文件下即可。...我们可以将自己训练的机器学习模型打包成PMML模型文件的形式，然后使用目标环境的解析PMML模型的库来完成模型的加载并做预测。...目前，大部分机器学习库都支持直接打包成PMML模型文件的相关函数，例如在Python中的LightGBM库，XGBoost库，Keras库等，都有对PMML的支持，直接使用相应的命令就可以生成，而在Java...、R等语言中，也有相关的库可以进行PMML文件生成的命令。...一般来讲，使用PMML文件进行预测的过程如下： ? 由于其平台无关性，导致PMML可以实现跨平台部署，是企业中部署机器学习模型的常见解决方案。
在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的...PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。...这里唯一的区别是转化生成PMML文件需要用一个Java库jpmml-tensorflow来完成，生成PMML文件后，跨语言加载模型和其他PMML模型文件基本类似。 ...下面我们会给一个生成生成模型文件并用tensorflow Java API来做在线预测的例子。 2....训练模型并生成模型文件 我们这里给一个简单的逻辑回归并生成逻辑回归tensorflow模型文件的例子。 首先，我们生成了一个6特征，3分类输出的4000个样本数据。
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： ?...XGBoost模型需要生成.model模型文件和 .fmap特征映射文件。.model文件可以通过save_model函数生成。...2.2 Tensorflow Serving 上面的方法也适用于Tensorflow生成的模型，但由于Tensorflow模型文件往往较大，且PMML文件无法优化，使用起来比较麻烦。...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。...酒店向量生成使用的是Word2vec模型中的Skip-Gram模型。
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...的单个预测方式相比，在少数据量的时候，PMML速度更快，但是如果是1000一次一批的效率上看，Rserve的方式会更快；用Rserve上线的文件只需要提供两个： 模型结果文件（XX.Rdata）； 预测函数...模型文件也会提前load在内存里面，存在一个进程里面，然后我们去调用这个进程来进行预测。所以速度蛮快的。...，设置不同的key和不同的过期时间； 大部分redis数据都会存放两个批次的数据，用来预防无法取到最新的数据，则用上一批次的数据来进行填充； 针对offline数据，用调度工具做好依赖，每天跑数据，并生成信号文件让...每个类别可以具有对应于的REST API的主要行动，如方法：GET，PUT，POST，和DELETE。GET将是主要方法，因为我们的目标是提供预测。
利用MPP无共享技术提供的并行性和可扩展性，如Greenplum数据库和HAWQ。 执行的维护活动对Apache社区和正在进行的学术研究开放。 ...关联规则挖掘的例子：在一个网店应用中，关联规则挖掘可用于确定哪些商品倾向于被一起售出。然后将这些商品输入到客户推荐引擎中，提供促销机会，如著名的啤酒与尿布的故事。...我是安装在HAWQ2.1.1.0中。 2....2.1.1.0版本的HAWQ提供了四个安装文件，如图2所示。经过测试，只有MADlib 1.10.0版本的文件可以正常安装。 ? 图2 3....如： drop schema madlib_installcheck_kmeans cascade; （2）删除用户 如果存在遗留的测试用户，则删除它。
例如：像SAP这样的应用程序能够利用PMML标准的某些版本，对于CRM应用程序(如PEGA)也是如此。...还有许多方法可以将模型应用至评分产品中： 取决于数据库集成：诸多数据库供应商为在数据库中绑定高级分析用例做出了重大努力，既可以直接集成Python或R代码，也可以导入PMML模型。...比如，如果在投诉表中输入了一个新条目，那么让模型实时重新运行的话便很有价值。 ? 流程 流程以如下方式设置： 新事件： 当在投诉表中插入新行时，将生成事件触发器。...用户配置文件的更新：根据更新后的预测结果重新更新客户配置文件。然后，当检查客户配置文件是否已经用客户流失预测值进行更新时，就会生成下游流。...笔记簿 不同的笔记薄提供商，如Databricks和dataiku，都致力于简化其环境中的模型部署。
大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...ifelse(d$性别=="0" & d$地点=="多伦多", 1+1*d$x+e,+ ifelse(d$性别=="1" & d$地点=="芝加哥", 20+2*d...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与
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...Rserve方式可以批量预测，跟PMML的单个预测方式相比，在少数据量的时候，PMML速度更快，但是如果是1000一次一批的效率上看，Rserve的方式会更快；用Rserve上线的文件只需要提供两个：...模型结果文件（XX.Rdata）； 预测函数（Pred.R）。...Spark模型的上线就相对简单一些，我们用scala训练好模型（一般性我们都用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，然后调用模型...设置不同的key和不同的过期时间； 大部分redis数据都会存放两个批次的数据，用来预防无法取到最新的数据，则用上一批次的数据来进行填充； 针对offline数据，用调度工具做好依赖，每天跑数据，并生成信号文件让
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...Rserve方式可以批量预测，跟PMML的单个预测方式相比，在少数据量的时候，PMML速度更快，但是如果是1000一次一批的效率上看，Rserve的方式会更快；用Rserve上线的文件只需要提供两个：...模型结果文件（XX.Rdata）； 预测函数（Pred.R）。...Spark模型的上线就相对简单一些，我们用scala训练好模型（一般性我们都用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，然后调用模型...，设置不同的key和不同的过期时间； 大部分redis数据都会存放两个批次的数据，用来预防无法取到最新的数据，则用上一批次的数据来进行填充； 针对offline数据，用调度工具做好依赖，每天跑数据，并生成信号文件让
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...的单个预测方式相比，在少数据量的时候，PMML速度更快，但是如果是1000一次一批的效率上看，Rserve的方式会更快； 用Rserve上线的文件只需要提供两个： - 模型结果文件（XX.Rdata）...) } Spark模型上线-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...模型文件也会提前load在内存里面，存在一个进程里面，然后我们去调用这个进程来进行预测。所以速度蛮快的。...设置不同的key和不同的过期时间； 大部分redis数据都会存放两个批次的数据，用来预防无法取到最新的数据，则用上一批次的数据来进行填充； 针对offline数据，用调度工具做好依赖，每天跑数据，并生成信号文件让
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