Knimeが私にPMMLモデルを生成しました。現時点では、このモデルをPythonプロセスに適用したいと考えています。これを行う正しい方法は何ですか?PythonでPMML予測子モデルを適用する
さらに詳しく:私はdjango student attendance systemを開発しました。アプリケーションはすでに成熟しているので、自動的に出席フォームに記入するために「I'm feeling lucky」ボタンを実装する時間があります。ここでは、PMMLの登場です。Knimeは、学生の出席を予測するPMMLモデルを生成しました。また、この偉大な仕事のために私の時間となるように生産であるためにはDjangoのおかげ;)
で正確な問題は何ですか? PMML Writerを使用してKNIMEからPMMLモデルをエクスポートできます。 PythonのPMML処理ライブラリの1つに、[Augustus](https://code.google.com/p/augustus/)([それを使用するのに役立つ](http://174.129.21.118/augustus/Primer/html/)があります。 basic-walkthrough-gaslog-consumer.html#run-augustus-as-a-model-consumer))。 (私にはアウグストゥスの経験はありません) –
@GáborBakos、私はアウグストゥスを経験していません。簡単な予測関数、 'prediction = please_predict(model.xml、dict)'を呼びたいと思います。私は自分自身にそれを行う機能をコード化するこれを、これは決定木にとって複雑ではない。 – danihp
それはあなたがいくつかの変換(xmlに変換、xmlから元に戻す)をしなければならないが、それ(アウグストゥス)が簡単な予測を行うことができるようだ。あなたは、あなたが提供した機能の背後にそのような詳細にこれを隠すことができます。 –