如何在 PySpark 脚本中使用 pmml 模型？
How can I use pmml model in PySpark script?
我有 xgboost 模型，它在纯 Python 上训练并转换为 pmml 格式。现在我需要在 PySpark 脚本中使用这个模型，但我没有想法，我该如何实现它。是否有方法允许在 Python 中导入 pmml 模型并将其用于预测？感谢您的任何建议。
BR，
弗拉基米尔
Spark 不支持直接从 PMML 导入。虽然我没有遇到 pyspark PMML 导入器，但有一个用于 java (https://github.com/jpmml/jpmml-evaluator-spark). What you can do is wrap the java (or scala) so you can access it from python (e.g. see http://aseigneurin.github.io/2016/09/01/spark-calling-scala-code-from-pyspark.html)。
您可以使用 PyPMML-Spark 在 PySpark 脚本中导入 PMML，例如：
from pypmml_spark import ScoreModel
model = ScoreModel.fromFile('the/pmml/file/path')
score_df = model.transform(df)
我有 xgboost 模型，它在纯 Python 上训练并转换为 pmml 格式。现在我需要在 PySpark 脚本中使用这个模型，但我没有想法，我该如何实现它。是否有方法允许在 Python 中导入 pmml 模型并将其用于预测？感谢您的任何建议。
BR，
弗拉基米尔
Spark 不支持直接从 PMML 导入。虽然我没有遇到 pyspark PMML 导入器，但有一个用于 java (https://github.com/jpmml/jpmml-evaluator-spark). What you can do is wrap the java (or scala) so you can access it from python (e.g. see http://aseigneurin.github.io/2016/09/01/spark-calling-scala-code-from-pyspark.html)。
您可以使用 PyPMML-Spark 在 PySpark 脚本中导入 PMML，例如：
from pypmml_spark import ScoreModel
model = ScoreModel.fromFile('the/pmml/file/path')
score_df = model.transform(df)