R 如何在PMML中执行koyck滞后转换？

我使用PMML在不同平台之间传输我的模型（我在R中开发）。我经常面临的一个问题是，给定输入数据，我需要进行大量的预处理。大多数情况下，这在PMML中相当简单，但当我需要Koyck滞后转换时，我无法弄清楚如何进行。现在，输入数据集的前几行如下所示：

         Y Z         S       Xa       Xb       Xc
1 11.37738 1 0.8414710      0.0      0.0 581102.6
2 21.29848 2 0.9092974 700254.1      0.0  35695.1
3 14.30348 3 0.1411200      0.0 384556.3      0.0
4 18.07305 4 0.0000000 413643.2      0.0      0.0
5 29.02756 5 0.0000000 604453.3      0.0 350888.2
6 20.73336 6 0.0000000      0.0      0.0 168961.2

lagIt<-function (x, d, ia = mean(x)) 
{
  y <- x
  y[1] <- y[1] + ia*d
  for (i in 2:length(x)) y[i] <- y[i] + y[i-1] * d
  y
}

df2<-transform(df, M=(lagIt(tanh(Xa/300000), 0.5) + 
                      lagIt(tanh(Xb/100000), 0.7) + lagIt(tanh(Xc/400000), 0.3)))

> head(df2)
#          Y Z         S       Xa       Xb       Xc        M
# 1 11.37738 1 0.8414710      0.0      0.0 581102.6 1.460318
# 2 21.29848 2 0.9092974 700254.1      0.0  35695.1 1.637388
# 3 14.30348 3 0.1411200      0.0 384556.3      0.0 1.767136
# 4 18.07305 4 0.0000000 413643.2      0.0      0.0 1.960151
# 5 29.02756 5 0.0000000 604453.3      0.0 350888.2 2.796750
# 6 20.73336 6 0.0000000      0.0      0.0 168961.2 1.761774

并由以下内容生成：

df<-structure(list(Y = c(11.3773828021943, 21.2984762226498, 14.3034834956969, 
                         18.0730530464578, 29.0275566937015, 20.7333617643781,     30.9707039948106, 
                         30.2428379202751, 22.1677291047936, 19.7450403054104, 18.4642890388219, 
                     28.4145184014117, 28.5224574661743, 40.5073319897728, 40.8853498146471, 
                     20.7173713186907, 35.8080372291603, 37.6213598048788, 38.3123458040493, 
                     25.143519382411), 
               Z = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20), 
               S = c(0.841470984807897, 0.909297426825682, 0.141120008059867, 
                     0, 0, 0, 0.656986598718789, 0.989358246623382, 
                     0.412118485241757, 0, 0, 0, 0.420167036826641, 0.99060735569487,
                     0.650287840157117, 0, 0, 0, 0.149877209662952, 0.912945250727628), 
               Xa = c(0, 700254.133201206, 0, 413643.212229974, 604453.339408554, 
                      0, 623209.174415675, 1042574.05046884, 0, 0, 397257.053501325, 
                      441408.09060313, 0, 0, 597980.888163467, 0, 121672.230528635,
                      199542.274825303, 447951.083632432, 84751.5842557032), 
               Xb = c(0, 0, 384556.309344495, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
                      179488.805498654, 31956.7161910341, 785611.676606721, 
                      65452.7295721654, 0, 231214.563631705, 0, 0, 
                      176249.685091327), 
               Xc = c(581102.615208462, 35695.0974169599, 0, 0, 350888.245086195, 
                      168961.239749307, 458076.400377529, 218707.589596171, 
                      0, 506676.223324812, 0, 25613.8139087091, 429615.016105429, 
                      410675.885159107, 0, 229898.803944166, 2727.64268459058, 
                      711726.797796325, 354985.810664457, 0)), 
          .Names = c("Y", "Z", "S", "Xa", "Xb", "Xc"), 
          row.names = c(NA, -20L), 
          class = "data.frame")

---

但是，我想包括变量M创建的一部分。如何编写符合PMML的部分？同样，输入数据是df data.frame，我希望所有数据的预处理都在PMML中定义

PMML对单值数据记录进行操作，但您尝试使用向量值数据记录。最肯定的是，您不能在PMML中执行（for-）循环

根据您的部署平台，您可能能够使用扩展功能。基本上，这包括1）编程Koyck滞后转换，2）将其转换为独立的扩展库，以及3）使PMML引擎了解此扩展库。与所有其他内置函数和用户定义函数一样，可以按名称调用此扩展函数

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使用JPMML库应该可以执行上述操作。

我也这么怀疑。我希望在PMML标准中有一些我没有发现的特性。我将看看JPMML库，看看是否可以创建该函数。

fit<-lm(Y~Z+S+M, data=df2)

library(pmml)
pmml(fit)