如何在R中导出gbm模型？

Question

是否有标准（或可用）方法在R中导出gbm模型？ PMML可以工作，但当II尝试使用pmml库时，可能不正确，我收到一个错误：

例如，我的代码看起来类似于：

  library("gbm")
  library("pmml")

  model <- gbm(
      formula,
      data = my.data,
      distribution = "adaboost",
      n.trees = 450,
      n.minobsinnode = 10,
      interaction.depth = 4, shrinkage=0.05, verbose=TRUE)
  export <- pmml(model)
  # and then export to xml

而我得到的错误是：

Error in UseMethod("pmml") : no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "gbm"

我也试过传递数据集。 在任何情况下，我都可以使用另一种我可以编程解析的格式（我将在JVM上进行评分），但如果有办法让PMM工作，PMML会很棒。

Answer 1

你可以使用r2pmml包来完成这项工作。 目前，它支持回归（即distribution = "gaussian" ）和二元分类（即distribution = "adaboost"或distribution = "bernoulli" ）模型类型。

以下是Auto MPG数据集的示例代码：

library("gbm")
library("r2pmml")

auto = read.csv(file = "AutoNA.csv", header = TRUE)

auto.formula = gbm(mpg ~ ., data = auto, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.1, n.trees = 100, response.name = "mpg")
print(auto.formula)

r2pmml(auto.formula, "/tmp/gbm.pmml")