Apache Spark MLlib：如何从 PMML 导入模型答案

【问题标题】：Apache Spark MLlib: How to import model from PMMLApache Spark MLlib：如何从 PMML 导入模型
【发布时间】：2017-06-14 17:00:16
【问题描述】：

我有一个 PMML 文件，该文件对未从 MLlib 导出的逻辑回归模型进行编码。

如何使用 Java 中的 MLlib 从 PMML 导入模型以进行评估/预测？

（我知道MLlib can export to PMML，但我需要从PMML导入）

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用PMML4S-Spark 将 PMML 作为 SparkML 转换器导入，然后在 Scala 中进行预测/评估，例如：

import org.pmml4s.spark.ScoreModel

val model = ScoreModel.fromFile("the/pmml/model/path")
val scoreDf = model.transform(df)

如果你使用 PySpark，你可以使用PyPMML-Spark，例如：

from pypmml_spark import ScoreModel

model = ScoreModel.fromFile('the/pmml/model/path')
score_df = model.transform(df)

【讨论】：

【解决方案2】：

要导入，需要逆序执行PMML导出操作：

这是我第二次发布这个答案。我想知道为什么第一个答案被删除（没有任何讨论/解释）？

【讨论】：

也许问你这个问题的 OP 已经删除了它，因此你的答案也被删除了。当答案未被接受时，往往会发生这种情况
@user1808924 操作在这里。您没有发布答案，仅发表评论。我删除了你的评论，因为它不具建设性而且非常模糊。感谢您的回答，但这并不是我要问的。我需要一种将 PMML 直接导入 MLlib 的方法，而无需自己解析特征然后实例化模型。
@Qululu 没有更多的“直接”方式。 Apache Spark 和 PMML 使用不同的概念/数据结构来表示逻辑回归模型。您必须在两者之间进行手动翻译，没有神奇的“演员”。或者，您为什么不在 Apache Spark 上对 PMML 模型进行评分，因为它们已经准备好使用 Java 库了。
@user1808924 您好，在 java 中从 PMML 中提取截距和特征系数的最佳方法是什么？
@userit1985 最好的方法是以相反的顺序执行 PMML 导出操作 - 字面意思。打开 Apache Spark 的逻辑回归类，滚动到 PMMLExportable 实现，获取代码块并反转其行。无需引入 3rd 方依赖项或发明新的应用程序逻辑，一切就绪。

【解决方案3】：

您是否考虑过使用 PMML 加载程序，例如 jpmml-spark？根据您构建模型的位置和使用的 pmml 导出器，您可能会遇到互操作性问题。我相信 sklearn2pmml 是基于 jpmml 库的，所以如果你结合使用它们应该有很好的互操作性。

【讨论】：