Python生成pmml文件

什么是pmml

predictive model markup language 预测模型标记语言
1997年7月提出
xml格式
通用性（跨平台）、规范性（规范化模型描述语言）、异构性（xml本身的异构性）、独立性（独立于数据挖掘工具和）、易用性（编辑xml文档）

fit / transform / fit_transform的区别

fit：从数据中生成参数
tranform：根据fit生成的参数，应用到数据集中，并转换
fit_transform：fit 和 transform的结合
不能直接对测试数据集按公式进行归一化，而是要使用训练数据集的均值和方差对测试数据集归一化，见下图

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaleriris = load_iris()
X=iris.data
Y=iris.target
xtrain,xtest,ytrain,ytest=train_test_split(X,Y,test_size=0.3)#
ss=StandardScaler()##1 在同一个数据集上，比对直接fit_transform 和 fit+transform 的结果
ss_fit=ss.fit(xtrain)  # 先fit
result1=ss_fit.transform(xtrain) #然后transform
result2=ss.fit_transform(xtrain) # 一起fit，transform
print(result1==result2)  # 显示相等##2 在一个数据集上fit，在另外一个数据集上transform，比对直接fit_transform 和 fit+transform 的结果
ss_fit=ss.fit(xtrain)  # 先fit
result1=ss_fit.transform(xtest) #然后transform
result2=ss.fit_transform(xtest) # 一起fit，transform
print(result1==result2)  # 显示不相等

pipline

顾名思义，管道，就是把各种transfrom的操作加上 estimator 有序的组合在一起
最后一个必须为 estimator
作用: 对于一个模型来说，如果要比对不同参数之间的区别，那么就比较方便简化很多代码，比如stackoverflow里面一个说明例子，按正常的流程，我们是按照如下方式做的

 vect = CountVectorizer()tfidf = TfidfTransformer()clf = SGDClassifier()vX = vect.fit_transform(Xtrain)tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)predicted = clf.fit_predict(tfidfX)# Now evaluate all steps on test setvX = vect.fit_transform(Xtest)tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)predicted = clf.fit_predict(tfidfX)

4.使用了pipline之后，那么我们需要更少的代码,说白了，就是把一些通用的流程给封装好

pipeline = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),('tfidf', TfidfTransformer()),('clf', SGDClassifier()),
])
predicted = pipeline.fit(Xtrain).predict(Xtrain)
# Now evaluate all steps on test set
predicted = pipeline.predict(Xtest)

语法说明（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.Pipeline.html#sklearn.pipeline.Pipeline）

steps：是一个列表，列表的元素为tuple，tuple的第一个值是tranform的自定义的别名，第二个值是tranform的名字，例如 Pipeline([('anova', anova_filter), ('svc', clf)]
fit：基于前面的transform后的数据集，用最后一个estimator在该数据集上做fit(拟合)
fit_predict：基于前面的transform后的数据集，用最后一个estimator在该数据集上做fit 和 predict ；比如在训练集上，那么就得到训练集上的预测结果
fit_transform: 基于前面的transform后的数据集，用最后一个estimator在该数据集上做fit 和 transform
get_params: 获取estimator的参数
predict：基于transform后的数据集，做预测
predict_log_proba：基于transform后的数据集，estimator估计结果的对数概率值
predict_proba：基于transform后的数据集，estimator估计结果的概率值
score：基于transform后的数据集，estimator估计结果的得分
score_samples：部分样本的得分
set_params：对estimator设置参数
一个栗子

# SelectKBest + svm 组成piplinefrom sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.pipeline import Pipeline
# generate some data to play with
X, y = make_classification(n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)
# ANOVA SVM-C
anova_filter = SelectKBest(f_regression, k=5)
clf = svm.SVC(kernel='linear')
anova_svm = Pipeline(steps=[('anova', anova_filter), ('svc', clf)])
# You can set the parameters using the names issued
# For instance, fit using a k of 10 in the SelectKBest
# and a parameter 'C' of the svm
anova_svm.set_params(anova__k=10, svc__C=.1).fit(X, y)
prediction = anova_svm.predict(X)
print(prediction)
print(anova_svm.score(X,y))

如何生成pmml文件？通过 nyoka模块 + pipline

生成xgboost的pmml文件

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
from nyoka import xgboost_to_pmmlseed = 123456iris = datasets.load_iris()
target = 'Species'
features = iris.feature_names
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=features)
iris_df[target] = iris.targetX, y = iris_df[features], iris_df[target]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=seed)pipeline = Pipeline([('scaling', StandardScaler()),('xgb', XGBClassifier(n_estimators=5, seed=seed))
])pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)
y_pred_proba = pipeline.predict_proba(X_test)xgboost_to_pmml(pipeline, features, target, "/Users/hqh/pycharm/pmml/xgb-iris.pmml")

生成svm的pmml文件

import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from nyoka import skl_to_pmmliris = datasets.load_iris()
irisd = pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)
irisd['Species'] = iris.target
features = irisd.columns.drop('Species')
target = 'Species'pipeline_obj = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),('svm',SVC())
])
pipeline_obj.set_params(svm__C=.1)
pipeline_obj.fit(irisd[features],irisd[target])
skl_to_pmml(pipeline_obj,features,target,"svc_pmml.pmml")

生成Isolation Forest的pmml文件

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import Pipeline
from nyoka import skl_to_pmmliris = datasets.load_iris()
irisd = pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)
irisd['Species'] = iris.target
features = irisd.columns.drop('Species')
target = 'Species'iforest = IsolationForest(n_estimators=40, max_samples=3000, contamination=0, random_state=np.random.RandomState(42))
model_type="iforest"
pipeline = Pipeline([(model_type, iforest)
])
pipeline.fit(iris.data)
skl_to_pmml(pipeline, features, "","forest.pmml")

利用pmml文件进行预测

from pypmml import Modelmodel = Model.fromFile('/Users/hqh/pycharm/pmml/forest.pmml')
result = model.predict({'sepal length (cm)':1,
"sepal width (cm)":1,"petal length (cm)":1,"petal width (cm)":1})
print(result)'''
{'outlier': True, 'anomalyScore': 0.625736561904991}
'''

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