Как развернуть модели в R для Watson Machine Learning?

Question

Я обучил модель архетипического анализа с использованием библиотеки "архетипов" R в Записной книжке в Watson Studio и хочу развернуть ее в IBM Cloud Watson Machine Learning и прогнозировать альфа-коэффициенты для новых точек данных с помощью сервиса.

Я знаю, чтобы сделать это в Python путем создания клиента WML Python. Существует ли эквивалентный клиент Watson Machine Learning R?

#Archetypal analysis example
library("archetypes")
data("skel")
skel2 <- subset(skel, select = -Gender)
set.seed(8376)

train_ind <- sample(seq_len(nrow(skel2)), size = 450)
skel_t <- skel2[train_ind, ]
new_data <- skel2[train_ind, ]

as <- stepArchetypes(skel_t, k=1:12, verbose = FALSE, nrep=5)
a3 <- bestModel(as[[3]]) #select the model with 3 archetypes
alpha_pred <- predict(object = a3, newdata = new_data) #predicted alpha for new data

Answer 1

Самый простой способ развернуть модели R в качестве "модельного" ресурса в Watson Machine Learning - это сначала преобразовать их в PMML.

и вот список поддерживаемых версий PMML: https://dataplatform.cloud.ibm.com/docs/content/wsj/analyze-data/pm_service_supported_frameworks.html

Вы можете увидеть пример использования PMML с python для модели здесь: https://dataplatform.cloud.ibm.com/exchange/public/entry/view/b3b7b20fa84b8f8e6569064302df339f

Однако на этой платформе есть и другие обходные пути, например, планирование "заданий" Notebook для ваших R-ноутбуков.