获取由caret:：train生成的glm类型模型的pmml表示

我正试图从使用

method='glm'

在

caret

中训练的回归模型中生成PMML。示例模型：

library('caret')

data('GermanCredit')

set.seed(123)

train_rows <- createDataPartition(GermanCredit$Class, p=0.6, list=FALSE)

train_x <- GermanCredit[train_rows, c('Age','ForeignWorker','Housing.Own',
                                      'Property.RealEstate','CreditHistory.Critical') ]
train_y <- as.integer( GermanCredit[train_rows, 'Class'] == 'Good' )

some_glm <- train( train_x, train_y, method='glm', family='binomial', 
                   trControl = trainControl(method='none') )

summary(some_glm$finalModel)

它使用公式界面在基本glm中工作：

some_glm_base <- glm(Class ~ Age + ForeignWorker + Housing.Own + 
                     Property.RealEstate + CreditHistory.Critical, 
                     data=GermanCredit[train_rows, ], family="binomial")
pmml(some_glm_base) # works

---

some_glm_base如果设置
model$call[[1]]
，
pmml
功能将正常工作

因此，在您的情况下，您希望：

library('pmml')

some_glm$finalModel$call[[1]] <- "glm"
pmml(some_glm$finalModel)

library（'pmml'））
一些_glm$finalModel$call[[1]]您是否阅读了警告消息？警告消息：在train.default（train_x，train_y，method=“glm”，family=“binomial”）：您正在尝试进行回归，并且您的结果只有两个可能的值。如果您正在尝试进行分类，请使用2级因子作为结果列在查看了
pmml.glm
代码和
some_glm
对象的结构之后，这项工作似乎毫无希望，除非您能够找到一个函数，将插入符号glm对象的内容映射到
stats:：glm
object@42-我看到了警告，但我没有做分类，只是在二进制o上进行回归utcome。（这几乎是一样的，但我只想要目标类的概率，而不是类预测。）有一个r2pmml包。我从GitHub的源代码安装了版本0.4.3和所需的依赖项（但它没有帮助页面）。我在尝试转换时出错：
r2pmml（有些“train rf.pmml”）.jnew（“org/jpmml/rexp/Main”）中出现错误：java.lang.UnsupportedClassVersionError:org/jpmml/rexp/Main:Unsupported major.minor version 51.0
。我在Mac电脑上（使用最新的java），所以其他操作系统的用户可能想试一试。问题是，
caret:：train（）
将“公式接口”调用转换为“矩阵接口”在执行任何工作之前调用（可能是出于性能原因）。我尝试了您的解决方案，但在.pmmlDataDictionary（field，weights=weights，transformed=transforms）中发现以下
错误：功能不支持字符类。支持的类：数值、逻辑、因子。
library('pmml')

some_glm$finalModel$call[[1]] <- "glm"
pmml(some_glm$finalModel)