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是否有在 R 中导出 gbm 模型的标准（或可用）方法？PMML 可以工作，但是当我尝试使用 pmml 库时，可能不正确，我得到一个错误：

例如，我的代码如下所示：

  library("gbm")
  library("pmml")

  model <- gbm(
      formula,
      data = my.data,
      distribution = "adaboost",
      n.trees = 450,
      n.minobsinnode = 10,
      interaction.depth = 4, shrinkage=0.05, verbose=TRUE)
  export <- pmml(model)
  # and then export to xml

我得到的错误是：

Error in UseMethod("pmml") : no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "gbm"

我也尝试过传入数据集。在任何情况下，我都可以接受另一种我可以通过编程方式解析的格式（我将在 JVM 上评分），但如果有办法让它发挥作用，PMML 会很棒。

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您可以使用r2pmmlpackage来完成这项工作。目前，它支持回归（即。distribution = "gaussian"）和二元分类（即。distribution = "adaboost"或distribution = "bernoulli"）模型类型。

以下是Auto MPG数据集的示例代码：

library("gbm")
library("r2pmml")

auto = read.csv(file = "AutoNA.csv", header = TRUE)

auto.formula = gbm(mpg ~ ., data = auto, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.1, n.trees = 100, response.name = "mpg")
print(auto.formula)

r2pmml(auto.formula, "/tmp/gbm.pmml")
于 2015-02-20T09:34:30.437 回答