我使用来自R。
的pmml库的pmml函数创建了一个xml文件adamodel_iOS=ada(label~.,data=train_iOS, iter=ntrees, verbose=TRUE, loss="ada", bag.frac=0.7, nu=0.1, control=defctrl, type="real")
Ptrain_iOS = predict(adamodel_iOS,newdata=train_iOS, type="prob")
library(pmml)
adapmml_iOS=pmml(adamodel_iOS)
saveXML(adapmml_iOS,"model_iOS.xml")
save.image()
在第一行训练模型之后，我找到了相应的训练数据概率。
现在我想使用这个xml文件来生成一组数据的预测（基本上是再次训练集）。我如何在R中做到这一点？我在java和spark中看到，我们可以加载由pmml函数生成的xml文件，然后有可以进行预测的函数。
基本上，我在R中寻找一个函数，它可以将这个xml文件作为输入，然后返回一个对象，该对象又将一些数据点作为输入，并返回其标记为0和1的概率。
我找到了一个链接： Can PMML models be read in R?
但它无济于事
答案 0 :(得分：0)
检查此link以获取PMML生产者和消费者列表。如您所见，R被列为生产者而非消费者。此外，列出了R可以生成相应PMML文件的算法。
PMML验证器，转换器以及使用PMML模型评分数据的最全面的工具是ADAPA，它不是免费的。
KNIME是一个开源的拖累和放大器。 drop analytics工具，支持PMML文件的导入和导出（不适用于所有模型，功能有限。）它也支持R，Python和Java。
答案 1 :(得分：0)
虽然是很久以前的事了，但还是想分享一下，你可以使用“reticulate”调用python pypmml包在R中实现你的想法，为了更友好，让预测看起来更像R中的predict函数，我会把它封装起来，封装的地址在这里enter link description here