1樓：Monk
如果你的model training 和 prediction 都是同一種語言(或者工具),其實你沒必要使用PMML。因為無論是R,Python或者SparkML都有自己標準的輸出格式可以直接Load。 個人覺得PMML的使用場景主要是prediction的環境和training環境不在一起。
離線訓練模型之後,直接在prediction環境讀取PMML獲得訓練後的模型，而且沒必要在prediction環境裝相應的工具（R/Python/Spark等）。 通常是因為生產環境安裝這些環境不方便。
2樓：Liao
用。但是不清楚公司在這方面的具體應用，我實習的工作就是evaluate市面上可用的scoring engine。之前呼叫scikit-learn訓練模型(目前也只有Iris這種資料集…)，然後轉換成PMML，再deploy到ADAPA server。
但是Zementis跟scikit版本不相容，所以conversion沒法直接完成，現在在用乙個sklearn-pmml包的進行轉換，但是對PyXB一片空白……總之，可以交流一下啊
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