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LightGBM模型转换为PMML-机器学习

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简介：
本文章介绍了如何将流行的梯度提升决策树框架LightGBM训练出的模型转换成PMML格式的过程与方法，便于在不同的平台和系统中部署和应用。 pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar 是一个工具包，用于将LightGBM模型转换为PMML文件，并可以在Java程序中调用以实现在线评分功能。 使用方法如下： 1. 生成基础模型文件：在Python环境下训练完模型后，执行 `model.booster_.save_model(model.txt)`。 2. 转换为PMML格式：运行命令 `java -jar pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar --lgbm-input lgb_model.txt --pmml-output lgb_model.pmml`。 对于没有积分的同学，可以参考相关文档或教程自行完成转换过程。

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  • LightGBM模型转换为PMML-机器学习
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    本文章介绍了如何将流行的梯度提升决策树框架LightGBM训练出的模型转换成PMML格式的过程与方法，便于在不同的平台和系统中部署和应用。 pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar 是一个工具包，用于将LightGBM模型转换为PMML文件，并可以在Java程序中调用以实现在线评分功能。 使用方法如下： 1. 生成基础模型文件：在Python环境下训练完模型后，执行 `model.booster_.save_model(model.txt)`。 2. 转换为PMML格式：运行命令 `java -jar pmml-lightgbm-example-executable-1.4-SNAPSHOT.jar --lgbm-input lgb_model.txt --pmml-output lgb_model.pmml`。 对于没有积分的同学，可以参考相关文档或教程自行完成转换过程。
     
  • sklearn-pmml-model：将PMML模型转换为Scikit-learn估算器的库
    优质
    sklearn-pmml-model 是一个能够把PMML格式机器学习模型转化为Scikit-learn兼容估计器的Python工具包，便于用户在单一框架内进行模型训练及应用。 sklearn-pmml-model 是一个将PMML模型解析为Scikit学习估计器的库。安装最简单的方法是使用pip：$ pip install sklearn-pmml-model。该库目前处于Alpha阶段，仅支持有限数量的模型。当前支持以下模型： - PMMLTreeClassifier - PMMLForestClassifier - PMMLLinearRegression
     
  • LGBM模型转换为PMML格式的Jar包
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    该Jar包提供了一个便捷工具，用于将LightGBM训练好的机器学习模型导出为PMML格式，便于跨平台部署和应用。 lgbm模型可以转换为pmml格式的jar包，例如jpmml-lightgbm-executable-1.3-SNAPSHOT.jar。
     
  • PMML跨平台部署机器学习模型演示——以房价预测为例.rar
    优质
    本资源提供使用PMML格式在不同平台上部署房价预测机器学习模型的详细教程和示例代码，便于实现模型的互操作性和移植性。 使用PMML跨平台部署机器学习模型的示例——房价预测。
     
  • Machine_Learning_Code:《统计学习方法》及常用机器学习模型(GBDT, XGBoost, lightGBM, FFM...)
    优质
    本项目基于《统计学习方法》，实现并应用多种主流机器学习算法（如GBDT、XGBoost、lightGBM和FFM等），旨在加深对这些模型的理解与实践能力。 本项目基于李航博士的《统计学习方法》一书内容进行讲解，并实现其中所有算法；同时涵盖常用的机器学习模型，如GBDT、XGBoost、Light GBM、FM及FFM等，力求将传统机器学习方法融会贯通。 具体章节包括： - 感知机模型：理论讲解与代码实现 - K近邻模型：理论讲解与代码实现 - 朴素贝叶斯模型：理论讲解与代码实现 - 决策树模型：理论讲解与代码实现 - Logistic回归模型：理论讲解与代码实现 - Softmax模型：理论介绍及代码实现 - 最大熵模型：理论讲解和代码实现 - 支持向量机（SVM）：理论讲解以及代码实现
     
  • 包含机器学习与深度学习模型的数据清洗及转换训练.zip
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    本资料包涵盖使用机器学习和深度学习技术进行数据预处理的方法，包括清洗和转换步骤，以优化模型训练效果。 数据清洗与转换涉及使用多种机器学习和深度学习模型进行训练，包括LSTM、GRU、Attention机制、Transformer架构、BERT模型以及Stacking技术。此外，还应用了传统的随机森林（RF）、XGBoost、GBDT、AdaBoost和支持向量机（SVM）及朴素贝叶斯（NB）等算法。
     
  • PyTorch模型转换为ONNX模型示例
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    本教程详细介绍了如何使用Python编程语言将流行的深度学习框架PyTorch中的模型转换成开放神经网络交换(ONNX)格式。通过一系列步骤和代码实例，读者可以轻松掌握这一过程，并了解为何在机器学习项目中采用ONNX作为跨平台的标准化接口的重要性。 今天为大家分享一篇关于如何将Pytorch模型转换为ONNX模型的文章。该文章具有很高的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随本段落来了解详细内容吧。
     
  • XGBoost、LightGBM和CatBoost的通用机器学习代码
    优质
    本资源提供了一套适用于XGBoost、LightGBM及CatBoost三种主流梯度增强框架的通用型机器学习代码库，旨在帮助开发者便捷地进行模型训练与预测。 XGBoost、LightGBM 和 Catboost 是常用的机器学习算法，适用于基本的数据分析任务以及回归、二分类和多分类问题。这些算法的代码架构可以有效地解决各种数据科学挑战。