如何从sklearn模型创建可导入到sklearn-pmml-model的python文件的pmml？

Question

我想从scikit-learn模型创建PMML文件。 pmml文件将从其他python文件读取/导入。 但是结果给了我各种各样的错误

错误清单：

• PMML模型集成应使用多数表决。
• Sklearn仅支持二叉树模型。

现在我很困惑是哪个产生了错误。 创建pmml文件（导出）或导入pmml文件时是？ 还是其他任何可以解决我的问题的图书馆建议？

我已经尝试过许多库，例如sklearn2pmml，nyoka和scikit2pmml来创建PMML文件，但是结果是相同的。

对于导入pmml文件，我正在使用sklearn-pmml-model。

创建模型：

#create model and export pmml files
import pandas
iris_df = pandas.read_csv("/smart_apps/iris2.csv")

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline

pipeline = PMMLPipeline([("classifier", DecisionTreeClassifier())])
pipeline.fit(iris_df[iris_df.columns.difference(["species"])], iris_df["species"])

from sklearn2pmml import sklearn2pmml
sklearn2pmml(pipeline, "model4.pmml", with_repr = True)

#import pmml
from sklearn_pmml_model.tree import PMMLTreeClassifier
model = PMMLTreeClassifier(pmml='/home/zeppelin/model4.pmml')

预期结果：成功导入pmml文件

Answer 1

您可以使用PyPMML在Python中导入pmml文件，例如：

from pypmml import Model

model = Model.fromFile('/home/zeppelin/model4.pmml')
result = model.predict(iris_df)