Как экспортировать модель Weka, созданную на Java, в формат PMML - PullRequest
Новая
       25

Как экспортировать модель Weka, созданную на Java, в формат PMML

0 голосов
/ 11 апреля 2019

Есть ли способ экспортировать модель LinearRegression (основанную на некотором наборе данных) в формат PMML на Java?

Код на данный момент 

    DataSource source = new DataSource("house.arff");

    Instances dataset = source.getDataSet();

    Instances m_structure = new Instances(dataset, 0);

    m_structure.setClassIndex(dataset.numAttributes()-1);
    dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes()-1);


    LinearRegression lReg = new LinearRegression();


    int m_NumClasses = dataset.numClasses();

    int class_index= dataset.classIndex();


    int nK = m_NumClasses - 1;
    int nR =  dataset.numAttributes() - 1;
    double[][] m_Par = new double[nR + 1][nK];
    String pmmlx= LogisticProducerHelper.toPMML(dataset,m_structure,m_Par,m_NumClasses);
    System.out.println(pmmlx);

Это приводит к следующему PMMLfile 

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="yes"?>
<PMML version="4.1" xmlns="http://www.dmg.org/PMML-4_1">
    <Header copyright="WEKA">
        <Application name="WEKA" version="3.8.0"/>
    </Header>
    <DataDictionary>
        <DataField name="houseSize" optype="continuous"/>
        <DataField name="lotSize" optype="continuous"/>
        <DataField name="bedrooms" optype="continuous"/>
        <DataField name="granite" optype="continuous"/>
        <DataField name="bathroom" optype="continuous"/>
        <DataField name="sellingPrice" optype="continuous"/>
    </DataDictionary>
    <RegressionModel algorithmName="logisticRegression" functionName="classification" modelType="logisticRegression" normalizationMethod="softmax">
        <MiningSchema>
            <MiningField missingValueReplacement="3132.0" missingValueTreatment="asMean" name="houseSize" usageType="active"/>
            <MiningField missingValueReplacement="11788.142857142857" missingValueTreatment="asMean" name="lotSize" usageType="active"/>
            <MiningField missingValueReplacement="5.0" missingValueTreatment="asMean" name="bedrooms" usageType="active"/>
            <MiningField missingValueReplacement="0.42857142857142855" missingValueTreatment="asMean" name="granite" usageType="active"/>
            <MiningField missingValueReplacement="0.7142857142857143" missingValueTreatment="asMean" name="bathroom" usageType="active"/>
            <MiningField name="sellingPrice" usageType="predicted"/>
        </MiningSchema>
        <Output/>
    </RegressionModel>
</PMML>

Приведенный выше файл PMML нельзя использовать для прогнозирования экземпляра, поскольку модель еще не построена.

Использование следующей строки создает классификатор. 

lReg.buildClassifier(dataset);

Итак, мне интересно, есть ли способ добавить параметры, полученные этим классификатором, в файл PMML, чтобы его можно было легко экспортировать / импортировать как уже обученный классификатор?

1 Ответ

0 голосов
/ 11 апреля 2019

Согласно JavaDoc из LogisticProducerHelper:

Вспомогательный класс для создания PMML для классификатора логистики.Не предназначен для непосредственного использования - вы должны вызывать toPMML () для обученного классификатора логистики.

JavaDoc утверждает, что только Логистик классификатор реализует PMMLProducer .

Если вы используете Logistic, вы можете использовать logistic.toPMML(train) метод.

...