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谁能告诉我如何将“WekaScoring”插件下载到 WEKA？到目前为止我能找到的链接是 http://wiki.pentaho.com/display/EAI/List+of+Available+Pentaho+Data+Integration+Plug-In但这无法访问。

我需要的是我需要为 WEKA 生成一个 PMML 模型。WEKA可以吗？

我有一个用 PMML 3.2 编写的 PMML 模型，我需要调试代码才能正确运行它。

我看过 R 中的partykit，但我想了解是否可以将 XML PMML 文件导入 Python 并检查它的格式是否适合 PMML 4.2？

我没有创建原始模型，但需要正确调试语法并希望在开源工具中进行。

像 Augustus 等包似乎能够轻松生成 PMML，但我需要导入此模型以检查其语法，然后将其转换/升级到 4.2

将 PMML 中的 SVM 模型导入 Java 或 Python？thread 是一个好的开始，但它只关注 Java 和 adapa

我知道可以像PMMLwith一样导出模型Spark-MLlib，但是呢Spark-ML？

是否可以将LinearRegressionModelfrom转换org.apache.spark.ml.regression为LinearRegressionModelfromorg.apache.spark.mllib.regression以便能够调用该toPMML()方法？

我使用 bigml.com 生成了 iris 数据集的决策树模型。我已将此决策树模型下载为 PMML，并希望将其用于本地计算机中的预测。

来自 bigml 的 PMML 模型

我通常将 R 用于机器学习，并希望在我的系统中加载并使用此模型进行预测。R 本身有一个 pmml 包，但似乎无法将其用于预测。有没有其他方法可以在 R 中使用这个 PMML 模型进行预测。如果不可能，这个 PMML 模型可以与其他语言（如 python 或 weka）一起使用吗？如果是，我该怎么做（需要代码）。

来自 bigml 的 python 模型

与我一起工作的统计学家在 SAS 中生成 PMML，然后将它们交付给我。他们必须将代码转换到 PMML 中，这个过程既费时又充满错误。

是否存在满足以下要求的东西，

1. 非程序员也可以使用
2. 将转换编码为现有的 PMML
3. 将诸如 missingValueReplacement 和 invalidValueTreatment 等项目添加到单个变量中
4. 可以存储对 PMML 所做的更改，以便可以对未来的 PMML 进行这些确切的更改

我已经在 KNIME 中构建了关联规则分析，现在我想将这些规则导出到 PMML 以便在 KNIME 之外进一步使用。

是否可以在 KNIME 中将关联规则导出到 PMML？

任何帮助都会很棒！

我在将 maven 依赖项添加到 eclipse 时遇到问题。

应该没问题：

• pom.xml 已经包含所有依赖项以及使用 maven 编译和运行测试并成功完成
• 所有源文件夹都被 eclipse 识别
• eclipse有Maven插件，项目作为maven项目管理（见下图）

• pom.xml 有 maven-compiler-plugin，所以 eclipse 应该知道它是一个 maven 项目

  /li>

问题：

• eclipse 不解析 pom.xml 中定义的依赖关系（guava、juint 和其他库在 pom.xml 但不在 eclipse 类路径中）
• 任何右键 > Maven > 更新项目都没有任何效果（见下图）
• 我注意到库不包含任何 Maven 托管依赖项 - 通过添加如下所述没有任何效果

我尝试手动将 Maven 托管依赖项添加到 Eclipse

1) 添加库

1) 此尝试没有任何效果，即使在此操作之后，“Java 库路径”也保持不变。

2) 命令

失败

我运行一个线性回归代码并生成一个 pmml。在我的 pmml 代码中有数据类型和回归表信息。我有一个这样的 pmml 代码

在回归步骤之前，我想转换我的源数据。例如，我想将这些添加case when structure到我的 pmml。是否有可能做到这一点？

您能否指导我如何在基于 Java/JVM 的应用程序中创建和执行机器学习模型/统计模型（回归、决策树、K 均值聚类、朴素贝叶斯、记分卡/线性/逻辑回归等以及 GBM、GLM） （生产中）。

我们有一种 ETL 类型的基于 Java 的产品，可以在其中完成机器学习的大部分数据准备步骤，例如从 JDBC、文件、HDFS、No SQL 等数据摄取、连接和聚合等（特征工程所需的）现在我们想使用机器学习/统计建模添加分析功能。

现在，我们正在使用 JPMML-评估器对使用 R 和 python（和 Knime）以 PMML 格式创建的模型进行评分，但它需要三个独立且不相关的步骤：- 1- 在我们的 Java/JVM 应用程序中准备数据并保存的第一步csv 文件或 DB 中的采样数据（训练和测试）数据，- 2- 在 R 和 python（和 Knime）中创建机器学习模型并将其导出为 PMML 4.2 格式 - 3- 在我们的 Java 中导入/部署 PMML基于应用程序并使用 JPMML 评估器在生产中执行它。

我确信这是机器学习中的一个常见问题，因为通常在生产中 JAVA 优于 Python 或 R。您能否建议在基于 JVM 中创建和执行基于 python/scikit 的机器学习模型的更好方法是什么？应用。

您认为如何在基于 JVM 的应用程序中更无缝地实现第 2 步和第 3 步，而不影响性能和可用性：-

1- 调用内部调用python scikit 脚本（在后台）的 java 程序以在 PMML 中创建模型然后使用 JPMML 评估器。它会向用户假装他在一个基于 JVM 的应用程序中（更好的可用性）。我不确定使用 PMML 的限制和缺点是什么，因为 jpmml-sklearn 并不支持所有功能。2-调用内部调用python脚本的java程序并在外部python环境中创建模型和执行并将模型和结果序列化到文件/csv或内存数据库（或缓存，如hazelcast）中父 Java 应用程序将在哪里获取结果等。我研究了我不能使用 Jython 来执行 Sci-kit 模型。3-我可以使用 Jep（在 Java 中嵌入 Python）在 JVM 中嵌入 Cpython 吗？有人尝试过用于 sci-kit 模型吗？

或者，我应该探索在我的基于 JVM 的应用程序中使用 Mahout 或 weka - 基于 java 的机器学习库。（我需要同时支持windows和非windows平台）

我也在探索基于 Java 的 H2Oai。有没有人试过。

我正在按照PMML 模型导出 - spark.mllib的说明创建 K-means 模型。

但我不知道之后如何加载 PMML。

我正在努力

并出现：

任何想法？

此致