Kann ich das RapidMiner-Modell zur Integration mit Python exportieren?

Question

Ich habe ein Klassifikatormodell mit RapidMiner trainiert, nachdem ich viele Algorithmen getestet und in meinem Datensatz ausgewertet habe. Ich exportiere auch das Modell von RapidMiner als XML und pkl-Datei, aber ich kann es nicht in meinem Python-Programm (scikit-lernen) lesen. Gibt es eine Möglichkeit, den RapidMiner-Klassifizierer/-Modell in ein Python-Programm zu importieren und damit neue Daten in meiner Endanwendung vorherzusagen oder zu klassifizieren?

Answer 1

Praktisch, würde ich Nein sagen - trainieren Sie einfach Ihr Modell in Sklearn von Anfang an, wenn das ist, wo Sie es wollen.

Ihr RapidMiner-Modell ist eine Art Objekt. Die beiden Formate, die Sie exportieren, sind nur Speichermethoden. Sklearn-Modelle sind eine andere Art von Objekten. Sie können einen nicht direkt speichern und in den anderen laden. Ein ähnliches Beispiel wäre die Frage, ob man einen Flugzeugmotor nehmen und in einen Zug laden kann.

Um zu tun, was Sie fragen, müssen Sie die zugrunde liegenden Daten, die Ihr Klassifikator gespeichert hat, das Format suchen und dann einen Weg finden, um es im selben Format wie ein Sklearn-Klassifikator zu bekommen. Dies hängt davon ab, welche Art von Klassifikator Sie haben. Wenn Sie beispielsweise ein Bayes-Modell verwenden, können Sie die vorherigen Wahrscheinlichkeiten irgendwie erfassen und dann verwenden, aber das ist nicht trivial.

Answer 2

Sie könnten das pmml extenstion für RapidMiner verwenden, um Ihr Modell zu exportieren.

Für Python gibt es zum Beispiel die augustus Bibliothek, die mit Pmml-Dateien arbeiten kann.