在Python中使用PMML模型

我在互联网上找到了许多与此相关的话题，但我找不到解决方案

假设我想从下载任何PMML模型，并在Python中运行它们（最好是Python 3）。有没有办法做到这一点

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我正在寻找一种方法来导入部署在Python之外的PMML，并将其导入到该语言中使用。

经过一些研究，我找到了解决方案：

使用它非常简单：

import subprocess
from openscoring import Openscoring
import numpy as np

p = subprocess.Popen('java -jar openscoring-server-executable-1.4.3.jar',
             shell=True)

os = Openscoring("http://localhost:8080/openscoring")

# Deploying a PMML document DecisionTreeIris.pmml as an Iris model:   
os.deployFile("Iris", "DecisionTreeIris.pmml")

# Evaluating the Iris model with a data record:
arguments = {
    "Sepal_Length" : 5.1,
    "Sepal_Width" : 3.5,
    "Petal_Length" : 1.4,
    "Petal_Width" : 0.2
}
result = os.evaluate("Iris", arguments)
print(result)

这将返回字典中目标变量的值。不再需要跳出Python使用PMML模型（您只需使用Java运行服务器，正如我在上面所展示的那样，可以使用Python来运行服务器）。

您可以在Python中应用PMML，例如：

from pypmml import Model

model = Model.fromFile('DecisionTreeIris.pmml')
result = model.predict({
    "Sepal_Length" : 5.1,
    "Sepal_Width" : 3.5,
    "Petal_Length" : 1.4,
    "Petal_Width" : 0.2
})

有关其他PMML库的更多信息，请参见：

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您最好忽略该示例列表，因为这些PMML模型中有一半无效或与相应的数据文件不匹配-可能会让您认为（Python）工具坏了，但事实并非如此。@user1808924您知道我在哪里可以找到一些使用其数据集的工作示例，以试用Python中的一些代码吗？它的可能重复是重复的，因为它问了同样的问题：“如何在Python中使用PMML模型？”。不幸的是，正如您所发现的，目前没有很好的答案，因为似乎没有任何好的本机Python PMML导入器。如果有，它将是这个问题和这个问题的答案，因此它们是重复的。中提到了几个选项，如果您还没有找到它，但看起来它们并不完整或是最新的。如果使用此解决方案，我们需要使用最新版本的jar。在这里发布，以便帮助所有人