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Knime hat für mich eine PMML Modell generiert. Zu diesem Zeitpunkt möchte ich dieses Modell auf einen Python-Prozess anwenden. Was ist der richtige Weg?Anwenden PMML Prädiktor Modell in Python
Ausführlicher: Ich entwickle eine django student attendance system. Die Anwendung ist bereits so ausgereift, dass ich Zeit habe, den "Ich bin glücklich" -Button zu implementieren, um automatisch ein Teilnahmeformular auszufüllen. Hier kommt PMML ins Spiel. Knime hat ein PMML-Modell erstellt, das die Anwesenheit von Schülern vorhersagt. Auch django Dank für diese großartige Arbeit, dass ich Zeit so produktiv zu sein;)
Was genau ist das Problem? Sie können das PMML-Modell von KNIME mit PMML Writer exportieren. Eine der PMML-Verarbeitungs-Bibliotheken in Python ist [Augustus] (https://code.google.com/p/augustus/) ([help to use it]) (http://174.129.21.118/augustus/Primer/html/ basic-walkthrough-gaslog-consumer.html # run-augustus-as-a-model-consumer)). (Ich habe keine Erfahrung mit Augustus.) –
@ GáborBakos, ich habe keine Erfahrung mit Augustus. Ich möchte eine einfache Vorhersagefunktion aufrufen: 'prediction = please_predict (model.xml, dict)'. Ich das, dass ich mir selbst eine Funktion zu tun, um es zu tun, ist es nicht komplex für einen Entscheidungsbaum. – danihp
Es scheint, dass es (Augustus) einfache Vorhersage durchführen kann, obwohl Sie einige Transformationen vornehmen müssen (in xml konvertieren, zurück von xml konvertieren). Sie können dies hinter der Funktion, die Sie zur Verfügung gestellt haben, zu einem solchen Detail ausblenden. –