如何在 R 中导出 gbm 模型？答案

【问题标题】：How can I export a gbm model in R?如何在 R 中导出 gbm 模型？
【发布时间】：2014-12-06 07:07:51
【问题描述】：

是否有标准（或可用）方法在 R 中导出 gbm 模型？ PMML 可以工作，但是当我尝试使用 pmml 库时，可能会出现错误：

例如，我的代码如下所示：

  library("gbm")
  library("pmml")

  model <- gbm(
      formula,
      data = my.data,
      distribution = "adaboost",
      n.trees = 450,
      n.minobsinnode = 10,
      interaction.depth = 4, shrinkage=0.05, verbose=TRUE)
  export <- pmml(model)
  # and then export to xml

我得到的错误是：

Error in UseMethod("pmml") : no applicable method for 'pmml' applied to an object of class "gbm"

我也尝试过传入数据集。在任何情况下，我都可以接受另一种我可以通过编程方式解析的格式（我将在 JVM 上评分），但如果有办法让它发挥作用，PMML 会很棒。

【问题讨论】：

我在 github 上找到的两个都以纯文本形式转储了 GBM 模型，然后进行了一些自定义解析。 github.com/infnty/junkyard/blob/master/R/gbm-scorer.cc gist.github.com/shanebutler/5456942
您可以使用 RProtoBuf 包序列化 R 数据结构。在 CV 中查看您的问题的答案：stats.stackexchange.com/questions/118616/…
更新：上面的建议很好。我没有找到开箱即用的解决方案，所以我实现了一个自定义文本导出，然后在 Scala 中实现了基于该导出的评分。如果可以，我会将结果开源并在此处发布。
@JoshMarcus 你最终开源了结果吗？我对将多类 gbms 导出到 pmml 很感兴趣
@Moderat 获得文本表示后，我在 Scala 中构建了一个自定义 gbm 记分器，而不是导出到 PMML。对不起！

标签： r machine-learning pmml gbm

【解决方案1】：

您可以使用r2pmml package 完成这项工作。目前支持回归（即distribution = "gaussian"）和二分类（即distribution = "adaboost"或distribution = "bernoulli"）模型类型。

下面是Auto MPG dataset的示例代码：

library("gbm")
library("r2pmml")

auto = read.csv(file = "AutoNA.csv", header = TRUE)

auto.formula = gbm(mpg ~ ., data = auto, interaction.depth = 3, shrinkage = 0.1, n.trees = 100, response.name = "mpg")
print(auto.formula)

r2pmml(auto.formula, "/tmp/gbm.pmml")

【讨论】：