如何处理 xgboost 转换为 pmml 的空值？
How to handle null values with xgboost converted to pmml?
我有一个基于包含 np.nan 值的数值数据训练的 xgboost 模型。
我使用 sklearn2pmml 库将 xgboost 模型转换为 pmml。
我用 openscoring 库测试 pmml。
在没有空值的数据上，pmml 进行预测并给出与模型相同的结果。
对于空值 pmml 的数据无法进行预测和 return JSONDecodeError。
我应该如何修改 pmml 以处理空值和 return 与原始预测（xgboost 模型）相同的预测？
On data with nulls pmml can't make prediction and return JSONDecodeError.
JSONDecodeError 与 Openscoring 相关，与任何级别的 PMML、XGBoost 或 Scikit-Learn 均无关。
这个 JSONDecodeError 的根本原因应该在 Openscoring 的服务器端日志文件中解释。鉴于它是一个 "decoding error"，那么很可能你对它的输入是无效的 and/or 格式错误。
我有一个基于包含 np.nan 值的数值数据训练的 xgboost 模型。 我使用 sklearn2pmml 库将 xgboost 模型转换为 pmml。
我用 openscoring 库测试 pmml。
在没有空值的数据上，pmml 进行预测并给出与模型相同的结果。
对于空值 pmml 的数据无法进行预测和 return JSONDecodeError。
我应该如何修改 pmml 以处理空值和 return 与原始预测（xgboost 模型）相同的预测？
On data with nulls pmml can't make prediction and return JSONDecodeError.
JSONDecodeError 与 Openscoring 相关，与任何级别的 PMML、XGBoost 或 Scikit-Learn 均无关。
这个 JSONDecodeError 的根本原因应该在 Openscoring 的服务器端日志文件中解释。鉴于它是一个 "decoding error"，那么很可能你对它的输入是无效的 and/or 格式错误。