问题导读 1.scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库,那么如何将scikit-learn训练好的模型直接导出为PMML呢? 2.如何将原有pickle格式的模型文件转换为PMML?
综述自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn拥有着完善的文档,上手容易,具有着丰富的API,在学术界颇受欢迎。sklearn已经封装了大量的机器学习算法,包括LIBSVM和LIBINEAR。同时sklearn内置了大量数据集,节省了获取和整理数据集的时间。 本文介绍了如何将sklearn中的模型导出为PMML文件,方便后续的工程上线操作,内容包括涉及环境的搭建和中间遇到的坑。 前置知识- Python 基本操作,会使用pip 或者Anaconda进行依赖库管理
- Maven 基本操作
- Java 命令基本操作
sklearn2pmml 使用sklearn2pmml 可以在python中,训练完模型之后,直接将模型导出为PMML文件。 软件版本- Python 2.7,3.4 或者更新。
- scikit-learn 0.16.0 或者更新。
- sklearn-pandas 0.0.10 或者更新。
- sklearn2pmml 0.14.0 或者更新。
安装scikit-learn使用pip 安装,命令如下: [Shell] 纯文本查看 复制代码 1 | pip install -U scikit-learn
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使用conda 安装,命令如下:
[Shell] 纯文本查看 复制代码 1 | conda install scikit-learn
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个人强烈建议,使用 Anaconda 进行Python 版本管理,使用conda命令进行安装。(貌似因为源的问题,conda中被墙的可能性小) 安装skkearn-pandas命令如下: [Shell] 纯文本查看 复制代码 1 | pip install sklearn-pandas
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这个地方,如果因为被墙,可以去官网下载 whl文件到本地,假设路径为”/data/users/miao18/sklearn_pandas-1.6.0-py2.py3-none-any.whl”然后 [Shell] 纯文本查看 复制代码 1 | pip install /data/users/miao18/sklearn_pandas-1 .6.0-py2.py3-none-any.whl
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通过本地文件的方式安装。 安装sklearn2pmml命令如下: [Shell] 纯文本查看 复制代码 1 | pip install --user --upgrade git+[url=https: //github .com /jpmml/sklearn2pmml .git]https: //github .com /jpmml/sklearn2pmml .git[ /url ]
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校验是否安装成功进入Python 命令行,输入如下命令 [Python] 纯文本查看 复制代码 1 2 3 4 5 6 | import sklearn, sklearn.externals.joblib, sklearn_pandas, sklearn2pmml
print (sklearn.__version__)
print (sklearn.externals.joblib.__version__)
print (sklearn_pandas.__version__)
print (sklearn2pmml.__version__)
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我的环境输出结果如下,符合要求:
使用方法 使用iris数据集,训练一个简单的决策树模型,并导出为pmml。
[Python] 纯文本查看 复制代码 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 | from sklearn2pmml import PMMLPipeline
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
pipeline = PMMLPipeline([( "classifier" , clf)])
pipeline.fit(iris.data, iris.target)
# 导出为PMML
from sklearn2pmml import sklearn2pmml
sklearn2pmml(pipeline, "DecisionTreeIris.pmml" , with_repr = True )
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工作目录下的DecisionTreeIris.pmml 就是导出的pmml文件。
这里需要注意,sklearn中都是以pipeline 的形式进行转化的。原型如下: [Python] 纯文本查看 复制代码 1 | sklearn2pmml(pipeline, pmml, user_classpath, with_repr, debug)
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jpmml-sklearn 使用jpmml-sklearn,可以将一个现有的pickle格式的模型文件转换为PMML文件。 软件版本- Python 2.7,3.4 或者更新。
- scikit-learn 0.16.0 或者更新。
- sklearn-pandas 0.0.10 或者更新。
- sklearn2pmml 0.14.0 或者更新。
- Java 1.8 或者更新。
安装从github 下载源码,并安装: [Shell] 纯文本查看 复制代码 1 2 | git clone [url=mailto:git@github.com]git@github.com[ /url ]:jpmml /jpmml-sklearn .git
mvn clean install
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执行完毕后,在target目录下有 一个 converter-executable-1.4-SNAPSHOT.jar 的jar文件。 使用方法一个典型的workflow如下: - 使用Python 训练一个模型。
- 将模型序列化为pickle,并存到本地。
- 使用Java命令,将pickle文件转为pmml。
Python 侧生成一个pickle 文件训练部分,和直接导出pmml类似,只是最后的落地文件,不直接导出为pmml,而是存成pickle文件,代码如下: [Python] 纯文本查看 复制代码 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 | from sklearn2pmml import PMMLPipeline
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
pipeline = PMMLPipeline([( "classifier" , clf)])
pipeline.fit(iris.data, iris.target)
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(pipeline, "pipeline.pkl.z" , compress = 9 )
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Java侧转换使用上文编译好的Jar包,进行转换,命令如下: [Shell] 纯文本查看 复制代码 1 | java -jar target /jpmml-sklearn-executable-1 .5-SNAPSHOT.jar --pkl-input pipeline.pkl.z --pmml-output pipeline.pmml
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总结分别使用了sklearn2pmml 和 jpmml-sklearn 进行导出pmml文件,操作过程类似。 使用sklearn2pmml 的方式更为便捷,直接在python 中就可以导出,这意味着每次训练完模型,就能快速生成一个pmml文件。 使用jpmml-sklearn,则可以对现有的pickle 文件进行操作。 两者各有优劣,请使用者根据实际情况按需使用。 |