PMML预测模型在python中的应用

Question

Knime为我生成了一个PMML模型。此时，我想将此模型应用于python进程。正确的方法是什么？

更深入：我开发了一个django student attendance system。这个应用程序已经非常成熟了，我有时间实现“我很幸运”按钮来自动填写考勤表。这就是PMML的来源。Knime已经生成了一个预测学生出勤率的PMML模型。另外，感谢django的工作效率高，我有时间来完成这项伟大的工作；）

Answer 1

最后我自己写了代码。可以自由地贡献或分叉：

https://github.com/ctrl-alt-d/lightpmmlpredictor

Answer 2

可以使用PyPMML在Python中应用PMML，例如：

from pypmml import Model

model = Model.fromFile('the/pmml/file/path')
result = model.predict(data)

数据可以是dict、json、Series或Pandas的DataFrame。

如果在PySpark中使用PMML，则可以使用PyPMML-Spark，例如：

from pypmml_spark import ScoreModel

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

df是PySpark的数据帧。

有关其他PMML库的更多信息，请自由查看： https://github.com/autodeployai

Answer 3

Augustus在Python中为PMML模型评分的代码位于https://code.google.com/p/augustus/