python 调用pmml模型文件

我们首先看代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Oct 20 15:04:12 2021

@author: chenguimei
"""

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
 
seed = 123
 
iris = datasets.load_iris()
target = 'Species'
features = iris.feature_names
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=features)
iris_df[target] = iris.target
 
X, y = iris_df[features], iris_df[target]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=seed)
 
pipeline = Pipeline([
    ('scaling', StandardScaler()), 
    ('xgb', XGBClassifier(n_estimators=5, seed=seed))
])
 
pipeline.fit(X_train, y_train)
y_pred = pipeline.predict(X_test)
y_pred_proba = pipeline.predict_proba(X_test)
 

#生成pmml文件
from nyoka import xgboost_to_pmml
xgboost_to_pmml(pipeline, features, target, "xgb-iris.pmml")

#调用pmml
from pypmml import Model
model = Model.load("xgb-iris.pmml")
model.predict(X_test)
 

最后结果：

 

 

 但是，

但是。。。。

想要跑通上面这段代码，却踩了不少坑

首先执行

model = Model.load("xgb-iris.pmml")

会报错，如果报的是FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件，你以为是路径错了，其实不是，解决方法是安装Java1.8版本，注意不要安装错了，Java官网可能有Java17版本，切记不要安装，只能安装Java1.8版本，在官网找不到，就百度找安装包。安装之后要注意设置环境变量，设置教程https://www.cnblogs.com/maoning/p/10701349.html，注意，不管是个人账号，还是系统账号，都要设置环境变量。

把这些东西做好，重启python，就能跑出结果来。