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我想使用 pmml 库导出 Caret 随机森林模型,以便我可以将其用于 Java 中的预测。 这是我遇到的错误的重现。
data(iris)
require(caret)
require(pmml)
rfGrid2 <- expand.grid(.mtry = c(1,2))
fitControl2 <- trainControl(
method = "repeatedcv",
number = NUMBER_OF_CV,
repeats = REPEATES)
model.Test <- train(Species ~ .,
data = iris,
method ="rf",
trControl = fitControl2,
ntree = NUMBER_OF_TREES,
importance = TRUE,
tuneGrid = rfGrid2)
print(model.Test)
pmml(model.Test)
Error in UseMethod("pmml") :
no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "c('train', 'train.formula')"
我在谷歌上搜索了一段时间,发现实际上很少有关于导出到 PMML 的信息,一般来说 pmml 库有随机森林:
methods(pmml)
[1] pmml.ada pmml.coxph pmml.cv.glmnet pmml.glm pmml.hclust pmml.itemsets pmml.kmeans
[8] pmml.ksvm pmml.lm pmml.multinom pmml.naiveBayes pmml.nnet pmml.randomForest pmml.rfsrc
[15] pmml.rpart pmml.rules pmml.svm
它使用直接随机森林模型工作,但不是经过插入符号训练的模型。
library(randomForest)
iris.rf <- randomForest(Species ~ ., data=iris, ntree=20)
# Convert to pmml
pmml(iris.rf)
# this works!!!
str(iris.rf)
List of 19
$ call : language randomForest(formula = Species ~ ., data = iris, ntree = 20)
$ type : chr "classification"
$ predicted : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
...
str(model.Test)
List of 22
$ method : chr "rf"
$ modelInfo :List of 14
..$ label : chr "Random Forest"
..$ library : chr "randomForest"
..$ loop : NULL
..$ type : chr [1:2] "Classification" "Regression"
...
最佳答案
您不能使用 train
或 train.formula
类型调用 pmml
方法(即,这是您的模型的类型.Test
对象)。
train
方法的 Caret 文档说您可以访问作为 finalModel
字段的最佳模型。然后您可以对该对象调用 pmml
方法。
rf = model.Test$finalModel
pmml(rf)
不幸的是,事实证明 Caret 使用“矩阵接口(interface)”(即通过设置 x
和 y
字段)指定 RF 模型,而不是使用 more通用的“公式界面”(即通过设置 formula
字段)。据我所知,“pmml”包不支持导出此类 RF 模型。
因此,看起来您最好的选择是使用两级方法。首先,使用 Caret 包为您的数据集找到最合适的 RF 参数化。其次,使用具有此参数化的“公式界面”手动训练最终的 RF 模型。
关于r - 插入符号将随机森林建模为 PMML 错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27428748/
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