PMMLモデルをPythonにインポートする（Scikit-learn）

Question

scickit-learnのように、sklearn2pmmlのようにPMMLモデルをエクスポートするにはいくつかのオプションがあるようですが、他の方向に行く情報はあまりありません。私のケースは以前はRで構築されたXGboostモデルで、r2pmmlを使用してPMMLに保存されました。これはPythonで使用したいものです。 Scikitは通常、pickleを使用してモデルを保存/ロードしますが、PMMLを使用してモデルをscikit-learnにインポートすることも可能ですか？

Answer 1

一般化された表現（PMMLなど）で異なる特殊表現（RやScikit-Learnネイティブデータ構造など）を接続することはできません。 Rデータ構造をScikit-Learnデータ構造に直接変換しようとすると、運が良ければよいかもしれません。

XGBoostは、RおよびScikit-Learnの実装がネイティブXGBoostライブラリの周りの薄いラッパーであるため、上記のルールの例外です。訓練されたR XGBoostオブジェクトの内部には、そのネイティブXGBoost表現のモデルであるブロブrawがあります。これをファイルに保存し、xgb.Booster.load_model(fname)メソッドを使用してPythonで読み込みます。

Scikit-LearnでXGBoostモデルを展開する必要があることが分かっている場合は、なぜRでトレーニングするのですか？