Linguagem de marcação preditiva do modelo Python agrupada

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Biblioteca PMML do Augustus Python. PMML significa "Predictive Model Markup Language. É o padrão de fato para representar soluções preditivas. É o padrão de fato para representar soluções preditivas. Um arquivo PMML pode conter uma infinidade de transformações de dados (pré e pós-processamento), como bem como um ou mais modelos preditivos. Caixa empacotada python preditiva de linguagem de marcação de modelo. Implantando modelos preditivos - Data Driven Solutions for. PMML FAQ: Predictive Model Markup Language. Representação da Predictive Model Markup Language (PMML) de. Python de linguagem de marcação de modelo preditivo agrupado vs. Predictive model markup language papel embrulhado em python. Crie um modelo preditivo em 10 minutos (usando Python. Download da Predictive Model Markup Language (PMML).

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A PMML (Predictive Model Markup Language) é a linguagem padrão de fato usada para representar modelos analíticos preditivos. Ele permite que soluções preditivas sejam facilmente compartilhadas entre aplicativos compatíveis com PMML, sem a necessidade de codificação personalizada, ou seja, pode ser desenvolvida em um aplicativo e implantada diretamente em outro. Extensão ao padrão PMML (Predictive Model Markup Language), para a representação de um BN, que pode consistir em variáveis ​​discretas, variáveis ​​contínuas ou sua combinaçãoThe. O padrão PMML é baseado na Extensible Markup Language (XML) e usado para a representação de modelos analíticos. Por fim, a parte ModelVerification fornece dados de amostra e resultados do modelo para que os consumidores possam validar instantaneamente. Para obter uma lista dos modelos que foram definidos na PMML 4.3, consulte o elemento PMML acima. modelName: o valor em modelName identifica o modelo com um nome exclusivo no contexto do arquivo PMML. Este atributo não é necessário.

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