Modelo de aprendizado de máquina "Exportar" da R

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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?

Fredrik
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Veja aqui: stackoverflow.com/questions/14096520/…
Horst Grünbusch 04/04/2015
Adicionando à boa resposta do @AchimZeleis (+1), dê uma olhada nesta excelente publicação no blog sobre a implementação de uma solução PMMLR baseada em .
Aleksandr Blekh

Respostas:

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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 pmmlpacote R mas há uma variedade de modelos suportados. O pmmlpacote também é empregado pela rattleGUI de mineração de dados em R.

Achim Zeileis
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