如何在 SAP HANA Studio 中保存 R randomForest 对象?

How to save an R randomForest object within SAP HANA Studio?

我是 SAP World 的新手,我正在尝试使用 SAP HANA Studio 中安装的 R Server(HANA Studio 版本:2.3.8 和 R Server 3.4.0 版本)

我的任务是:

这里是一个在 HANA 上训练保存模型的 RLANG 过程的小例子:

    PROCEDURE "PA"."RF_TRAIN" ( 
    IN data "PA"."IRIS", 
    OUT modelOut "PA"."TRAIN_MODEL"
 ) 
    LANGUAGE RLANG 
SQL SECURITY INVOKER 
DEFAULT SCHEMA "PA"
AS
BEGIN

require(randomForest)
require(dplyr)
require(pmml)
# iris <- as.data.frame(data)
data(iris)
iris <- iris %>% mutate(y = factor(ifelse(Species == "setosa", 1, 0)))
model <- randomForest(y~Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, iris,
         importance = TRUE,
         ntree = 500)
modelOut <- as.data.frame(pmml(model))

END;

(请不要混淆,我没有使用我的输入数据进行模型训练,这不是真实的例子)

SAP HANA 上的模型 table 应如下所示:

model on SAP HANA

在这个例子中训练是有效的,但我不确定如何将随机森林对象保存在 SAP HANA 数据库中或如何将随机森林对象转换为图片中的类似对象。

非常感谢任何帮助:)

如果您计划使用 R 服务器进行预测,您可以将随机森林模型存储为 SAP HANA 中的 BLOB 对象。

SAP HANA R Integration Guide 之后,您需要。

  1. 为您的 table "PA"."TRAIN_MODEL 添加一个 BLOB 属性。
  2. 在将模型写入 table.
  3. 之前,使用函数 serialize 将模型存储为二进制文件
  4. 在调用预测过程时加载并Unserialize您的模型。

这会在你的 R 脚本中给出。

require(randomForest)
require(dplyr)
require(pmml)
generateRobjColumn <- function(...){
        result <- as.data.frame(cbind(
            lapply(
                list(...),
                function(x) if (is.null(x)) NULL else serialize(x, NULL)
            )
        ))
        names(result) <- NULL
        names(result[[1]]) <- NULL
        result
    }
# iris <- as.data.frame(data)
data(iris)
iris <- iris %>% mutate(y = factor(ifelse(Species == "setosa", 1, 0)))
model <- randomForest(y~Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, iris,
         importance = TRUE,
         ntree = 500)
modelOut <- data.frame(ID = 1, MODEL = generateRobjColumn(pmml(model)))   

请注意,如果您打算按原样重新使用模型,则实际上不需要使用 pmml

在另一个过程中,您将需要调用此 table 并反序列化您的模型以进行预测。

CREATE PROCEDURE "PA"."RF_PREDICT" (IN data "PA"."IRIS", IN modelOut "PA"."TRAIN_MODEL", OUT result "PA"."PRED")
LANGUAGE RLANG AS
BEGIN
  rfModel <- unserialize(modelOut$MODEL[[1]])
  result <- predict(rfModel, newdata = data) # or whatever steps you need for prediction
END;