客户 Transformer 通过 Java 端的 SkLearn2PMML-Plugin 转换为 PMML答案

【问题标题】：customer Transformer converting to PMML by SkLearn2PMML-Plugin in java side客户 Transformer 通过 Java 端的 SkLearn2PMML-Plugin 转换为 PMML
【发布时间】：2019-04-29 00:24:51
【问题描述】：

我知道 github(https://github.com/jpmml/sklearn2pmml-plugin/blob/master/README.md) 中的 SkLearn2PMML-Plugin 项目。但我在 Java 方面的经验很少。有人可以帮我写我的特征转换器的java插件吗？下面是我的特征转换器。

class FeatureSelector(TransformerMixin):
'''A transformer for extracting certain column(s)'''
def __init__(self, cols):
    self.cols = cols

def fit(self, X, y=None, **fit_params):
    return self

def transform(self, X, **transform_params):
    return X[self.cols]




class ModelTransformer(TransformerMixin):

def __init__(self, model):
    self.model = model

def fit(self, *args, **kwargs):
    self.model.fit(*args, **kwargs)
    return self

def transform(self, X, **transform_params):
    return pd.DataFrame(self.model.predict(X))

【问题讨论】：

标签： java python data-science pmml

【解决方案1】：

您可以使用sklearn2pmml.preprocessing.ExpressionTransformer 转换实现FeatureSelector 功能：

selector = ExpressionTransformer("X[0]")

ModelTransformer 功能有点棘手，但肯定是可行的。下一次，请考虑直接向 SkLearn2PMML 项目打开功能请求（而不是让 SO 为您编写代码）：https://github.com/jpmml/sklearn2pmml/issues/118

【讨论】：