如何将.rda转换为.pmml并在Python中使用它

Question

我已经拥有了已经训练过的.rda格式的神经网络模型，而且我不确定如何将其转换为.pmml以便我可以将它用作Python中的预测引擎。完成后，我应该安装哪些库以允许在Python中使用pmml文件？我应该注意哪些特殊的互动？

-UPDATE-我在我的RStudio中安装了r2pmml，我想知道是否有可能从.rda格式加载模型并立即导出它而无需训练它。可以这样做吗？

-UPDATE 2-管理将.Rda成功转换为.pmml。我有一个0/1向量列表用于pmml文件，（53,850 1＆＃39; s和0＆＃39; s）;如何通过Python中的预测模型运行列表？其中一个建议是使用奥古斯都。

Answer 1

.rda文件包含R特定序列化数据格式的模型对象。您应该能够使用readRDS(rds_path)方法对其进行反序列化，然后调用r2pmml(model, pmml_path)方法。

训练模型并将其序列化为RDS文件：

library("randomForest")
rf = randomForest(Species ~ ., data = iris)
saveRDS(rf, "rf.rds")

从RDS文件反序列化模型，并将其导出到PMML文件中：

library("r2pmml")
rf_clone = readRDS("rf.rds")
r2pmml(rf_clone, "rf.pmml")