r - 如何在 R 中导出 GBM 模型？

Question

是否有标准(或可用)方法在 R 中导出 GBM 模型？ PMML 可以工作，但是当我尝试使用 pmml 库时(可能是错误的)，我收到错误:

例如，我的代码看起来与此类似:

  library("gbm")
  library("pmml")

  model <- gbm(
      formula,
      data = my.data,
      distribution = "adaboost",
      n.trees = 450,
      n.minobsinnode = 10,
      interaction.depth = 4, shrinkage=0.05, verbose=TRUE)
  export <- pmml(model)
  # and then export to xml

我得到的错误是:

Error in UseMethod("pmml") : no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "gbm"

我也尝试过传递数据集。无论如何，我可以接受另一种可以以编程方式解析的格式(我将在 JVM 上评分)，但如果有一种方法可以实现这一点，那么 PMML 会很棒。

Answer 1

您可以使用 r2pmml package来完成这项工作。目前，它支持回归(即 distribution = "gaussian" )和二元分类(即 distribution = "adaboost" 或 distribution = "bernoulli" )模型类型。

下面是 Auto MPG dataset 的示例代码:

library("gbm")
library("r2pmml")

auto = read.csv(file = "AutoNA.csv", header = TRUE)

auto.formula = gbm(mpg ~ ., data = auto, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.1, n.trees = 100, response.name = "mpg")
print(auto.formula)

r2pmml(auto.formula, "/tmp/gbm.pmml")