Допускают ли модели PMML единственное предсказание на основе нескольких строк данных (например, путем агрегирования?)?

Я ищу способ применить некоторые методы агрегирования в модели PMML (без конкретного примера, просто чтобы посмотреть, возможно ли это)

В документации на странице преобразований PMML есть отрывок о Aggregate, определяется как способ применения шести функций: количество, сумма, среднее, минимальное, максимальное и мультимножество.

Совокупность

Означает ли это, что есть способ сгенерировать преобразование внутри модели PMML, которое сможет свернуть несколько строк входных данных в одну строку прогноза? Мне не удалось найти такой пример (или вообще какой-либо пример), а в этом посте говорится, что в PMML поддерживаются только операции с единичными строками.

При дальнейшем поиске в библиотеке Sklearn2PMML есть метод агрегатора, но он генерирует преобразование только в одной строке, например, получение среднего из двух столбцов.

Этот код:

iris_pipeline = PMMLPipeline([
    ("mapper", DataFrameMapper([
        (["Sepal.Length", "Petal.Length"], [ContinuousDomain(), Aggregator(function = "mean")]),
    ])),
])

Умеет генерировать простое преобразование вместо агрегатной функции.

<TransformationDictionary>
    <DerivedField name="avg(Sepal.Length, Petal.Length)" optype="continuous" dataType="double">
        <Apply function="avg">
            <FieldRef field="Sepal.Length"/>
            <FieldRef field="Petal.Length"/>
        </Apply>
    </DerivedField>
</TransformationDictionary>

TL;DR:

Пример того, чего я хотел бы достичь:

Пример того, чего я хотел бы достичь

Есть ли способ сделать это внутри модели PMML, или мне следует попытаться сгенерировать такие действия предварительной обработки, прежде чем применять данные для прогнозирования?


python scikit-learn pmml
person Matornen    schedule 20.07.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Допускают ли модели PMML единственное предсказание на основе нескольких строк данных (например, путем агрегирования?)?

Не по замыслу — стандарт PMML предназначен для представления статистических моделей и моделей интеллектуального анализа данных, а не для ETL.

Возможно, есть еще один стандарт для ETL, который можно было бы объединить с PMML, чтобы создать всеобъемлющее приложение для работы с данными.

person user1808924    schedule 21.07.2020