在 Python 中使用 PMML 模型答案

【问题标题】：Use PMML models in Python在 Python 中使用 PMML 模型
【发布时间】：2019-02-22 21:17:23
【问题描述】：

我在互联网上找到了很多与此相关的主题，但我找不到解决方案。

假设我想从this examples list 下载任何 PMML 模型，并在 Python 中运行它们（最好是 Python 3）。有没有办法做到这一点？

我正在寻找一种方法来导入在 Python 外部部署的 PMML，并将其导入以与该语言一起使用。

【问题讨论】：

您最好忽略该示例列表，因为这些 PMML 模型中有一半无效或与相应的数据文件不匹配 - 可能会导致您认为（Python-）工具已损坏，而不是。
@user1808924 你知道我在哪里可以找到一些带有他们的数据集的工作示例来试用 Python 中的一些代码吗？
Is there a way to import a pmml file into python?的可能重复
它是重复的，因为它问的是同样的事情：'如何在 Python 中使用 PMML 模型？'。不幸的是，正如您所发现的，目前没有很好的答案，因为似乎没有任何好的原生 Python PMML 导入器。如果有一个，那将是该问题的答案以及该问题的答案，因此它们是重复的。
this question 中提到了几个选项，如果您还没有找到它们，但它们看起来并不完整或最新。

标签： python xml python-3.x prediction pmml

【解决方案1】：

经过一番研究，我找到了解决方案：the 'openscoring' library。

使用很简单：

import subprocess
from openscoring import Openscoring
import numpy as np

p = subprocess.Popen('java -jar openscoring-server-executable-1.4.3.jar',
             shell=True)

os = Openscoring("http://localhost:8080/openscoring")

# Deploying a PMML document DecisionTreeIris.pmml as an Iris model:   
os.deployFile("Iris", "DecisionTreeIris.pmml")

# Evaluating the Iris model with a data record:
arguments = {
    "Sepal_Length" : 5.1,
    "Sepal_Width" : 3.5,
    "Petal_Length" : 1.4,
    "Petal_Width" : 0.2
}
result = os.evaluate("Iris", arguments)
print(result)

这将返回字典中目标变量的值。不再需要在 Python 之外使用 PMML 模型（您只需使用 Java 运行服务器，这可以使用 Python 完成，就像我在上面展示的那样）。

【讨论】：

如果我们使用这个解决方案，我们需要使用最新版本的jar。在这里发帖，以便对每个人都有帮助

【解决方案2】：

您可以使用PyPMML 在 Python 中应用 PMML，例如：

from pypmml import Model

model = Model.fromFile('DecisionTreeIris.pmml')
result = model.predict({
    "Sepal_Length" : 5.1,
    "Sepal_Width" : 3.5,
    "Petal_Length" : 1.4,
    "Petal_Width" : 0.2
})

有关其他 PMML 库的更多信息，请随意查看： https://github.com/autodeployai

【讨论】：