Knimeは私のために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思います。これを行う正しい方法は何ですか？
より詳細に：私はdjangoの学生出席システムを開発しています。アプリケーションはすでに成熟しているので、出席フォームに自動的に入力するための「ラッキーだ」ボタンを実装する時間があります。ここでPMMLが登場します。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、私がこの素晴らしい仕事に時間を割くほど生産的であったdjangoに感謝します;）
Python で PMML モデルをスコアリングする Augustus のコードは、https: //code.google.com/p/augustus/ にあります。
最後に、私は自分のコードを書きました。自由に貢献またはフォークしてください。
PyPMMLを使用して、Python で PMML を適用できます。次に例を示します。
from pypmml import Model
model = Model.fromFile('the/pmml/file/path')
result = model.predict(data)
データは、Pandas の dict、json、Series、または DataFrame である可能性があります。
PySpark で PMML を使用する場合、次のようにPyPMML-Sparkを使用できます。
from pypmml_spark import ScoreModel
model = ScoreModel.fromFile('the/pmml/file/path')
score_df = model.transform(df)
df は PySpark の DataFrame です。
その他の PMML ライブラリの詳細については、 https ://github.com/autodeployai を自由に参照してください。