Posso criar e implementar modelos clássicos de ML em conjuntos tradicionais de treinamento / teste em R, mas e se um parceiro quiser obter esse modelo para implementar seu próprio (qualquer tipo de) sistema? Salvar e enviar a estrutura do modelo R não ajuda, é claro; e descobrir o mecanismo de previsão também não funciona em muitos casos (caixa preta). Então, como generalizar e utilizar as regras aprendidas do modelo?
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machine-learning
Fredrik
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R
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Uma maneira de compartilhar modelos entre o software que faz o ajuste real do modelo e o software usado para fazer as previsões é a PMML (Predictive Model Markup Language). Este é um padrão baseado em XML mantido pelo consórcio Data Mining Group . Ele permite implantar modelos em outros aplicativos, na nuvem ou em sistemas de banco de dados. Portanto, se o software que seu parceiro deseja é compatível com PMML, você pode empregar o pacote pmml para exportar seus modelos de R. Obviamente, existem mais modelos de aprendizado de máquina implementados em R do que os suportados pelo padrão PMML ou pelo
pmml
pacote R mas há uma variedade de modelos suportados. Opmml
pacote também é empregado pelarattle
GUI de mineração de dados em R.fonte