问PMML阅读器如何解释预测值的类型？
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Stack Overflow用户

提问于 2016-01-29 12:53:28

回答 1查看 178关注 0票数 0

您好，我有一个使用R为逻辑回归模型生成的PMML，如下所示。这里只显示了pmml的第一部分。

<?xml version="1.0"?>
<PMML version="4.2" xmlns="http://www.dmg.org/PMML-4_2" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.dmg.org/PMML-4_2 http://www.dmg.org/v4-2/pmml-4-2.xsd">
 <Header copyright="Copyright (c) 2015 Upeksha" description="Generalized Linear Regression Model">
  <Extension name="user" value="Upeksha" extender="Rattle/PMML"/>
  <Application name="Rattle/PMML" version="1.4"/>
  <Timestamp>2015-12-02 08:41:27</Timestamp>
 </Header>
 <DataDictionary numberOfFields="11">
  <DataField name="ResponseAccountName" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="RegionCat" optype="categorical" dataType="string">
   <Value value="ROW"/>
   <Value value="EUROPE"/>
   <Value value="NAM"/>
  </DataField>
  <DataField name="TitleCat" optype="categorical" dataType="string">
   <Value value="1"/>
   <Value value="2"/>
   <Value value="3"/>
   <Value value="4"/>
  </DataField>
  <DataField name="RLMaxTitle" optype="categorical" dataType="string">
   <Value value="1"/>
   <Value value="2"/>
   <Value value="3"/>
   <Value value="4"/>
  </DataField>
  <DataField name="Act1_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="Act2_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="Act3_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="Act4_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="Act5_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="Act6_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
  <DataField name="AccntAct_rate" optype="continuous" dataType="double"/>
 </DataDictionary>
 <GeneralRegressionModel modelName="Logistic_Regression" modelType="generalizedLinear" functionName="regression" algorithmName="glm" distribution="binomial" linkFunction="logit">
  <MiningSchema>
   <MiningField name="ResponseAccountName" usageType="predicted"/>
   <MiningField name="RegionCat" usageType="active"/>
   <MiningField name="TitleCat" usageType="active"/>
   <MiningField name="RLMaxTitle" usageType="active"/>
   <MiningField name="Act1_rate" usageType="active"/>
   <MiningField name="Act2_rate" usageType="active"/>
   <MiningField name="Act3_rate" usageType="active"/>
   <MiningField name="Act4_rate" usageType="active"/>
   <MiningField name="Act5_rate" usageType="active"/>
   <MiningField name="Act6_rate" usageType="active"/>
   <MiningField name="AccntAct_rate" usageType="active"/>
  </MiningSchema>
  <Output>
   <OutputField name="Predicted_ResponseAccountName" feature="predictedValue"/>
  </Output>

此处没有OutputField dataType。如果是这样，PMMl阅读器如何解释它的类型？

我检查了PMML规范，它说OutputField的dataType并不总是必需的。我正在写一个pmml阅读器，我需要知道像这样的pmml是如何解释的。

machine-learning

pmml

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2016-01-29 16:37:19

dataType和optype属性对于OutputField元素是可选的，但是任何正常的PMML生产者都应该指定它们，因为这将使PMML消费者的生活变得容易得多。

如果缺少dataType属性，则可以根据OutputField元素的feature属性进行推断。在当前情况下，feature属性的值被设置为predictedValue，这意味着将从表示此模型的目标字段的DataField元素“复制”数据类型和操作类型。这里，目标字段(也称为预测字段)被称为"ResponseAccountName"，这意味着这个OutputField元素的值将是连续的双精度。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/35077144

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