开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何将sparkR模型导出为PMML？

将SparkR模型导出为PMML可以通过以下步骤完成：

首先，确保你已经安装了Spark和SparkR，并且已经加载了需要的R包。
在SparkR中，使用ml_pipeline函数创建一个机器学习管道。该管道包含了数据预处理和模型训练的步骤。
使用ml_fit函数拟合你的数据到管道中。
使用ml_transform函数将数据转换为模型的预测结果。
使用ml_write_pmml函数将模型导出为PMML格式。该函数需要指定导出的文件路径。

下面是一个示例代码：

# 导入所需的包
library(SparkR)

# 创建SparkSession
spark <- sparkR.session()

# 加载数据
data <- read.df("data.csv", "csv", header = "true", inferSchema = "true", spark = spark)

# 创建机器学习管道
pipeline <- ml_pipeline(stages = list(
  ml_string_indexer(inputCol = "feature1", outputCol = "indexed_feature1"),
  ml_string_indexer(inputCol = "feature2", outputCol = "indexed_feature2"),
  ml_vector_assembler(inputCols = c("indexed_feature1", "indexed_feature2"), outputCol = "features"),
  ml_decision_tree_classifier(featuresCol = "features", labelCol = "label")
))

# 拟合数据到管道中
model <- ml_fit(pipeline, data)

# 转换数据为预测结果
transformedData <- ml_transform(model, data)

# 导出模型为PMML
ml_write_pmml(model, "model.pmml")

在上面的示例中，我们使用了决策树作为模型，你可以根据自己的需求选择其他的模型。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

请注意，以上答案仅供参考，具体实现可能因环境和需求而有所不同。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

探索如何将html和svg导出为图片

笔者开源了一个Web思维导图，在做导出为图片的功能时走了挺多弯路，所以通过本文来记录一下。...使用img标签结合canvas导出我们都知道 img 标签可以显示 svg，然后 canvas 又可以渲染 img，那么是不是只要将svg渲染到img标签里，再通过canvas导出为图片就可以呢，答案是肯定的...svg字符串，比如：然后通过Blob构造函数创建一个类型为image/svg+xml的blob数据，接下来将blob数据转换成data:URL： const blobToUrl = (blob) =...使用img结合canvas导出图片里foreignObject标签内容为空 chrome浏览器虽然渲染是正常的：但是使用前面的方式导出时foreignObject标签内容却是跟在firefox浏览器里显示一样是空的...解决img结合canvas导出图片为空的问题解决了在firefox浏览器上foreignObject标签为空的问题后，自然会怀疑之前使用img结合canvas导出图片时foreignObject标签为空会不会也是因为这个问题

5392 1

如何将MasterCAM走刀图导出为CAD？

如在控制系统为FANUC18M的机床上执行G02/G03圆弧指令，在G17平面上输出I、J圆弧指令，机床运行时却将一小段圆弧误走成中心角接近360度的大圆弧，如下图所示。...1、首先，如何输出IJK格式将控制定义中“圆心格式”修改为“开始至中心”； 2、输出R格式将控制定义中“圆心格式”修改为“半径”，选择打断为四等分； 3、对于整圆输出，要用I和J方式编程，因R方式编程不支持全圆...： 4、圆心形式为R，一般可以将后处理中的打断形式改为“打断圆弧为四等份”；如果打断形式还是打断圆弧为180度时，圆心形式改为起点相对于中心（即IJK形式）生成程序后误差也较小； 5、2D情况下一般选用...因为2D编程时有很多全圆或圆心角较大的圆弧，这样可以不必打断圆弧； 6、在图形上有半径较小的圆弧的情况下或加工精度不太高的情况下，选用R，并选择打断形式为将圆弧打断为四等份；在2D加工中，圆弧圆心角大于

1.8K2 0

前端如何将json数据导出为excel文件

今天就和大家聊一下第二种方式，如果用第二种方式的话，我们需要引入xlsx这个npm包，来看一下示例代码： //1、定义导出文件名称 var filename = "write.xlsx"; // 定义导出数据...将文档插入文件并定义名称 XLSX.utils.book_append_sheet(wb, ws, ws_name); // 执行下载 XLSX.writeFile(wb, filename); 使用xlse导出文件时...，json数据需要转换为数组，通常为二维数组，通常第一行为表头，如：['第一列','第二列','第三列']，然后就是使用xlse的步骤了，通常分为如下几个步骤： 1、调用XLSX.utils.book_new...2、调用XLSX.utils.aoa_to_sheet(data),初始化excel文档，此时需要传入数据，数据为二维数组，第一行通常为表头。...ws_name); XLSX.writeFile(wb, filename); } return } 以上便是在前端项目中导出

7.1K5 0

docker导出容器为镜像_docker如何将容器打包成镜像

1、docker镜像、容器导出方式 docker save #ID or #Name docker export #ID or #Name 2、save和export区别（1）、对于Docker...save保存的是镜像（image），docker export保存的是容器（container）；（4）、docker load用来载入镜像包，docker import用来载入容器包，但两者都会恢复为镜像...包括tag信息 5、export命令 docker export [options] container 示例 docker export -o nginx-test.tar nginx-test #导出为...tar docker export #ID or #Name > /home/export.tar 其中-o表示输出到文件，nginx-test.tar为目标文件，nginx-test是源容器名（name...] 示例 docker import nginx-test.tar nginx:imp 或 cat nginx-test.tar | docker import – nginx:imp 以下内容为示例

14.4K3 0

【实战】Java如何跨语言调用PythonR训练的模型

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。...我们可以看到，PMML 是连接离线与在线环节的关键，一般导出 PMML 文件和加载 PMML 文件都需要各个语言来做单独的实现。...实战环节训练并导出 PMML 我们这里仍然是通过 sklearn 训练一个随机森林模型，我们需要借助 sklearn2pmml 将 sklearn 训练的模型导出为 PMML 文件。...()) ]) # 训练模型 iris_pipeline.fit(iris_df, iris.target) # 导出模型到 RandomForestClassifier_Iris.pmml 文件 sklearn2pmml...(cm)] waitPreSample predict result: 1 waitPreSample predictProba result: {0=0.0, 1=0.5, 2=0.5} 可以看到，模型需要的特征为

5.2K2 1

【如何将NI assistant中的.vascr文件导出为Labview的.vi文件】

如何将NI assistant中的.vascr文件导出为Labview的.vi文件前提已经在NI assistant中完成了程序图的制作，否则在导出时导出选项会呈现灰色不可选状态操作首先打开NI...assistant，进行程序框图的制作，或者将已经制作完成的程序框图打开选择上方的tools按钮，选择create labview vi 若电脑上安装了多个版本，这时需要选择导出的...labview版本，这里作者只安装了一个版本，所以版本默认为19版，这里需要点击下方的三个小点按钮进行VI文件保存位置的设置（将导出的VI保存到哪里）这里作者将其保存在桌面上，命名为123（...保存时需要进行文件的命名），点击NEXT 这里作者选择的为image file，若有其他需求可以自行选择其他模式，点击next 这里根据自己的需要进行选择，这里作者为默认，点击finish...等待几秒钟电脑会自动打开labview，代表已经成功将NI assistant中的.vascr文件导出为Labview的.vi文件，到此所有的操作已经完成可在Labview中进行此程序其它的操作以及完善

2392 0

解决PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current c

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。...主要特性nyoka包提供了以下主要特性：模型导出和导入：将训练好的机器学习模型导出为各种标准格式，例如PMML（Predictive Model Markup Language）和ONNX（Open...nyoka# 导出模型为PMML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

1.4K1 0

如何将Civil3D生成的道路模型导出至Infraworks

导出至imx 输出——导出IMX——按命令操作，会在dwg文件夹处生成同名imx文件，关闭civil3d 二、infraworks处理过程 1....导入imx 数据源——Autodesk IMX——导入道路模型以及地形模型配置地形文件要导入的地表——差值曲面以及道路曲面——地理位置选择之前ucs以及数据库建立的坐标文件关闭并刷新配置道路模型...右击——配置此时，在可以选择使用civil3d原生的道路模型建立，同时也可以使用infraworks中模型建立，下面详述两种建立过程使用civil3d原生建立普通处样式选择无。

1.3K10 0

机器学习模型部署—PMML

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）。...step2：训练模型（pipeline函数）。 step3：导出模型（sklearn2pmml函数）。其中step1不是必须步骤。接下来看两个具体实例。...os import pandas as pd #导入数据处理的库 import numpy as np #导入数据处理的 os.chdir(r'F:\微信公众号\Python\40_机器学习模型导出为...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。...四、实例二：把随机森林模型保存为PMML 本例数据和实例一相同，就不赘述了。本例按Python中把模型导出为PMML文件的一般流程进行。 1 加载包首先导入数据预处理和建模所需的包。

5.6K3 1

机器学习模型之PMML

机器学习模型之PMML 机器学习模型的应用一般会经历两个主要过程：离线开发和线上部署。离线部分负责模型训练和导出模型，线上负责导入模型并且做预测。 ?...要使用PMML，需要两步的工作，第一块是将离线训练得到的模型转化为PMML模型文件，第二块是将PMML模型文件载入在线预测环境，进行预测。这两块都需要相关的库支持。...加载PMML模型需要目标环境支持PMML加载的库，如果是JAVA，则可以用JPMML来加载PMML模型文件。...比如某一个样本，用sklearn的决策树模型预测为类别1，但是如果我们把这个决策树落盘为一个PMML文件，并用JAVA加载后，继续预测刚才这个样本，有较小的概率出现预测的结果不为类别1....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

1.5K1 0

Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置

有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》中提到，meta文件保存图结构，weights等参数保存在data文件中。...1 模型导出为一个文件 1.1 有代码并且从头开始训练 Tensorflow提供了工具函数tf.graph_util.convert_variables_to_constants（）用于将变量转为常量。...1.2 有代码和模型，但是不想重新训练模型有模型源码时，在导出模型时就可以通过tf.graph_util.convert_variables_to_constants()函数来将变量转为常量保存到图文件中...那么，将这4个文件导出为一个pb文件方法如下： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: #初始化变量 sess.run(tf.global_variables_initializer...2.2 有代码和模型，但是不想重新训练模型在有代码和模型，但是不想重新训练模型情况下，意味着我们不能直接修改导出模型的代码。

1.7K2 0

独家 | 机器学习模型应用方法综述

PMML或预测模型标记语言，是另一种用于预测模型的交换格式。sklearn还有另一个扩展库，可用于将模型转换为PMML格式，这与ONNX是一致的。...POJO和MOJO是两种H2O.ai的导出格式，他们旨在为Java应用程序提供一个易于嵌入的模型。然而，这两种导出格式只在H2O平台上使用。...模型：模型需要经过预先训练，通常导出到前面提到的 3 种格式之一 (pickle、 ONNX 或 PMML) ，以便可以将其移植到量产中。...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。...小结选择如何将预测模型部署到生产中是一件相当复杂的事情，可以有多种不同的方法来处理预测模型的生命周期管理，也可以用不同的格式来存储它们，从多种方法中选取恰当的方法来部署模型，包含非常宽泛的技术含量。

1.3K2 0

转︱机器学习算法线上部署方法

如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。...二、如何转换PMML，并封装PMML 大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见： jpmml的说明文档：GitHub - jpmml/jpmml-evaluator: Java...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。...Spark模型上线，放在spark集群，不脱离spark环境，方便，需要自己打jar包；我们这里目前还没有尝试过，有一篇博客写到了如果把spark模型导出PMML,然后提交到spark集群上来调用...： # 数据导出 data_filename = xxx file_date = xxx result = xxx updatedt = xxx cd path hive -e "USE tmp_xxxdb

1.1K2 0

机器学习算法线上部署方法

如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。...二、如何转换PMML，并封装PMML 大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见： jpmml的说明文档：GitHub - jpmml/jpmml-evaluator: Java...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。...Spark模型上线，放在spark集群，不脱离spark环境，方便，需要自己打jar包；我们这里目前还没有尝试过，有一篇博客写到了如果把spark模型导出PMML,然后提交到spark集群上来调用，大家可以参考一下...数据导出data_filename = xxx file_date = xxx result = xxx updatedt = xxx cd path hive -e "USE tmp_xxxdb;SELECT

2.5K10 0

干货 | 机器学习算法线上部署方法

如果是实时、大数据量的预测应用，则会采用SOA，训练好的模型转换成PMML（关于如何转换，我在下面会详细描述），然后把模型封装成一个类，用Java调用这个类来预测。...大概场景罗列完毕，简要介绍一下各不同工具的线上应用的实现方式；二、如何转换PMML，并封装PMML 大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见： jpmml的说明文档：GitHub...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...Spark模型上线，放在spark集群，不脱离spark环境，方便，需要自己打jar包；我们这里目前还没有尝试过，有一篇博客写到了如果把spark模型导出PMML,然后提交到spark集群上来调用，大家可以参考一下...；然后用shell封装成xx.sh，比如predict.sh，shell里面调用模型，存储数据； predict.sh的写法如下： # 数据导出 data_filename = xxx file_date

2.8K6 1

将机器学习模型部署为REST API

二、如何转换PMML，并封装PMML 大部分模型都可以用PMML的方式实现，PMML的使用方法调用范例见： jpmml的说明文档： https://link.zhihu.com/?...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。...Spark模型上线，放在spark集群，不脱离spark环境，方便，需要自己打jar包；我们这里目前还没有尝试过，有一篇博客写到了如果把spark模型导出PMML,然后提交到spark集群上来调用，大家可以参考一下...但是，由于大多数数据的评级为2，因此该模型的表现不佳。我决定保持简单，因为本练习的主要内容主要是关于部署为REST API。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。...端点以下代码将基本URL设置为情绪预测器资源。您可以想象您可能有多个端点，每个端点指向可以进行不同预测的不同模型。

3.2K2 0

如何利用已有的大数据技术，搭建机器学习平台

& 宏变量支持我们的另一款产品：大数据开发套件（BDK），函盖周期性调度的功能，机器学习平台的建模实验可以以子任务的形式嵌入其中，结合宏变量（某种规则的语法替换，例如’/%Y/%m/%d’可以表示为当前天等等...，模型可以通过 PMML 这样的标准导出，同样也可以通过我们的模型导出功能将模型以 parquet 格式保存在 Hdfs 相应的目录上。...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。...部署成功后会返回用于预测的 rest 接口供业务使用：当然，PMML 的部署也可以结合 BDK 设置成周期性调度，这些结合模型的周期性训练，整个训练 + 预测的过程都可以交给机器学习平台 +BDK

3.4K0 0

用PMML实现机器学习模型的跨平台上线

当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来加载模型，并做预测。　　　　...我们的输入被定义为x1-x4,输出定义为y。　　　　有了PMML模型文件，我们就可以写JAVA代码来读取加载这个模型并做预测了。　　　　...2，而（111,89,9,11）被预测为类别1。　　　　...比如某一个样本，用sklearn的决策树模型预测为类别1，但是如果我们把这个决策树落盘为一个PMML文件，并用JAVA加载后，继续预测刚才这个样本，有较小的概率出现预测的结果不为类别1. 　　　　...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

3.1K5 1

用PMML实现机器学习模型的跨平台上线

当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来加载模型，并做预测。　　　　...我们的输入被定义为x1-x4,输出定义为y。　　　　有了PMML模型文件，我们就可以写JAVA代码来读取加载这个模型并做预测了。　　　　...2，而（111,89,9,11）被预测为类别1。　　　　...比如某一个样本，用sklearn的决策树模型预测为类别1，但是如果我们把这个决策树落盘为一个PMML文件，并用JAVA加载后，继续预测刚才这个样本，有较小的概率出现预测的结果不为类别1. 　　　　...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

3472 0

在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型

PMML是一种通用的配置文件，只要遵循标准的配置文件，就可以在Spark中训练机器学习模型，然后再web接口端去使用。...PMML模型文件模型下载到本地，重新命名为xml。可以看到默认四个特征分别叫做feild_0，field_1...目标为target 接口代码中直接读取pmml，使用模型进行预测： package soundsystem; import org.dmg.pmml.FieldName; import org.dmg.pmml.PMML...最终的结果，概率为二分类的概率。...实现机器学习模型的跨平台上线：http://www.cnblogs.com/pinard/p/9220199.html PMML模型文件在机器学习的实践经验:https://blog.csdn.net/

1.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭