Как преобразовать логистическую регрессию sklearn в модель системы показателей PMML

Question

Как преобразовать логистическую регрессию sklearn в модель системы показателей PMML

Я пытаюсь преобразовать модель системы показателей в Python в модель системы показателей PMML.

Я обучил логистическую регрессию склеарна, используя данные тренировок в двоичном формате. Теперь у меня есть обученная модель LR (или конвейер, содержащий LR), информация о биннинге, которая включает метки биннинга и WOE, а также заранее установленное смещение и коэффициент. Я могу sklearn2PMML преобразовать в PMML, но что, если мне нужна модель карты оценок PMML, которая может выводить результаты напрямую вместо вероятностей?

Есть ли возможные подходы для этого? Спасибо!

1

python scikit-learn pmml

Источник

user7386490 20 авг '18 в 09:58

1 ответ

Другие вопросы по тегам python scikit-learn pmml

user1808924 20 авг '18 в 12:39 2018-08-20 12:39 · Answer 1 · 2018-08-20 12:39

Должна быть возможность разработать библиотеку / инструмент, который реорганизует двоичный тип классификации RegressionModel или же GeneralRegressionModel модель в регрессионного типаScorecard модель; WOEs и другая дополнительная информация к процессу будут предоставлены с использованием внешнего файла настроек / конфигурации.

В качестве альтернативы вы можете попытаться создать подкласс своего класса оценки LR и сохранить там дополнительную информацию. Пакет SkLearn2PMML может быть расширен для пользовательских типов трансформаторов и оценщиков с использованием подхода SkLearn2PMML-Plugin.

Пакет R2PMML предоставляет способ преобразования glm возражает против r2pmml::scorecard объекты, которые затем могут быть преобразованы в Scorecard моделей.