在python中应用PMML预测器模型

Question

Knime为我生成了一个PMML模型。这时我想将这个模型应用于python进程。这样做的正确方法是什么？

更深入：我开发了django student attendance system。该应用程序已经非常成熟，我有时间实现“我感觉很幸运”按钮，以自动填写出席表格。这就是PMML的用武之地.Knime已经生成了一个预测学生出勤率的PMML模型。另外，感谢django如此高效，以至于我有时间进行这项伟大的工作;）

Answer 1

最后我写了自己的代码。可以自由捐款或分叉：

https://github.com/ctrl-alt-d/lightpmmlpredictor

Answer 2

用于在Python中评分PMML模型的Augustus代码位于https://code.google.com/p/augustus/

Answer 3

您可以使用PyPMML在Python中应用PMML，例如：

from pypmml import Model

model = Model.fromFile('the/pmml/file/path')
result = model.predict(data)

数据可以是熊猫的dict，json，Series或DataFrame。

如果您在PySpark中使用PMML，则可以使用PyPMML-Spark，例如：

from pypmml_spark import ScoreModel

model = ScoreModel.fromFile('the/pmml/file/path')
score_df = model.transform(df)

df是PySpark的DataFrame。

有关其他PMML库的更多信息，请自由查看： https://github.com/autodeployai