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python - 无法创建 PMMLPipeline

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 21:13:09 26 4
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我目前正在尝试将逻辑回归模型(在 Python3 内核上的 Jupyterhub 中构建)导出为 PMML 格式。

我的数据框称为balanced_data该模型的预测变量是:

type, amount, oldbalanceOrig, newbalanceOrig, oldbalanceDest

目标变量是:

isFraud

我尝试使用以下语法来实现我的 PMML 文件:

pipeline = PMMLPipeline("mapper", DataFrameMapper([(balanced_data.type, None), 
(balanced_data.amount, None),
(balanced_data.oldbalanceOrig, None),
(balanced_data.newbalanceOrig, None),
(balanced_data.oldbalanceDest, None),
[(balanced_data.isFraud, None)]]),
("classifier", skl.LogisticRegression(penalty="l2",
dual=False,
tol=0.0001,
C=1.0,
fit_intercept=True,
intercept_scaling=1,
random_state=12345,
solver="lbfgs",
max_iter=100,
multi_class="ovr",
verbose=0,
warm_start=False,
n_jobs=-1)
)
)

但是我遇到了以下错误。

ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)

我以前从未使用过 sklearn2pmml 和 DataFrameMapper。谁能告诉我出了什么问题以及如何解决此错误?

<小时/>

编辑:

我已经删除了一对方括号以获得以下内容,但我仍然遇到相同的错误。

pipeline = PMMLPipeline("mapper", DataFrameMapper([(balanced_data.type, None), 
(balanced_data.amount, None),
(balanced_data.oldbalanceOrig, None),
(balanced_data.newbalanceOrig, None),
(balanced_data.oldbalanceDest, None),
(balanced_data.isFraud, None)]),
("classifier", skl.LogisticRegression(penalty="l2",
dual=False,
tol=0.0001,
C=1.0,
fit_intercept=True,
intercept_scaling=1,
random_state=12345,
solver="lbfgs",
max_iter=100,
multi_class="ovr",
verbose=0,
warm_start=False,
n_jobs=-1)
)
)

最佳答案

我已经解决了这个问题。我将突出显示我的语法中缺少的内容并上传 image以展示亮点。我还添加了代码片段,以便更轻松地复制面食。

pipeline = PMMLPipeline([("mapper", DataFrameMapper([
(["balanced_data.type",
"balanced_data.amount",
"balanced_data.oldbalanceOrig",
"balanced_data.newbalanceOrig",
"balanced_data.oldbalanceDest"], None)
])
),
("classifier", model
)
])
<小时/>

编辑:

因此,我在尝试将训练数据放入管道时遇到了错误。我通过对 DataFrameMapper 使用以下语法解决了这个问题。

DataFrameMapper([
(["type",
"amount",
"oldbalanceOrig",
"newbalanceOrig",
"oldbalanceDest"], None)
])

了解到 DataFrameMapper 仅构建“表”结构而不是表本身。

关于python - 无法创建 PMMLPipeline,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54903667/

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