Qu’est-ce que le Predictive Model Markup Language (PMML) ?
Predictive Model Markup Language (PMML) est un standard ouvert développé par le Data Mining Group (DMG) qui fournit un moyen de définir et de partager des modèles prédictifs entre différents outils logiciels de data mining et d’apprentissage automatique. Il s’agit d’un langage de balisage qui stocke les modèles dans un format XML, ce qui permet de les partager et de les utiliser dans différents logiciels.
PMML offre plusieurs avantages par rapport aux autres méthodes de partage et d’utilisation des modèles prédictifs. Il s’agit d’une norme ouverte, qui peut donc être utilisée par n’importe quel éditeur de logiciels, quel que soit le langage de développement ou la plate-forme qu’il utilise. Il fournit également un moyen cohérent de stocker et de partager des modèles de données, ce qui signifie que le même modèle peut être utilisé et appliqué dans différents logiciels.
Qu’est-ce que la norme XML ?
XML est l’acronyme de Extensible Markup Language (langage de balisage extensible) et constitue une norme pour le stockage des données de manière structurée. Il utilise des balises pour identifier les différents éléments des données, ce qui permet aux logiciels de les lire et de les interpréter facilement. PMML utilise la norme XML pour stocker les modèles prédictifs, ce qui permet de les partager sur différentes plateformes.
PMML fonctionne en stockant les modèles dans un fichier XML. Ce fichier est ensuite utilisé pour générer le code de la plate-forme ou du logiciel spécifique dans lequel le modèle sera utilisé. Le fichier PMML contient toutes les informations nécessaires pour générer le code, telles que les noms des variables, les équations utilisées pour générer le modèle et les paramètres utilisés dans le modèle.
Il existe plusieurs types de fichiers PMML, en fonction du type de modèle prédictif utilisé. Les types les plus courants sont les modèles de régression linéaire, d’arbre de décision et de réseau neuronal. Chaque type de modèle nécessite un type de fichier PMML différent, car les équations et les paramètres utilisés dans chaque type de modèle sont différents.
Un fichier PMML est un fichier XML qui contient le code nécessaire pour générer un modèle prédictif. Il est utilisé pour stocker le modèle et le rendre disponible pour une utilisation dans différents logiciels. Il contient toutes les informations nécessaires pour générer le code, telles que les noms des variables, les équations utilisées pour générer le modèle et les paramètres utilisés dans le modèle.
PMML peut être utilisé de diverses manières, par exemple pour générer du code pour des modèles prédictifs, pour stocker des modèles et les rendre disponibles pour une utilisation dans différents logiciels, et pour partager des modèles entre différents fournisseurs de logiciels. Il est également utile pour créer des modèles qui peuvent être utilisés dans une variété de plateformes et de langages, tels que R, Python et Java.
L’une des principales limites de PMML est qu’il n’est pas compatible avec tous les types de modèles prédictifs. Certains modèles, comme les réseaux bayésiens, ne peuvent pas être stockés dans des fichiers PMML. De plus, le format XML des fichiers PMML peut être difficile à lire et à comprendre, ce qui rend difficile le débogage ou le dépannage des modèles.
PMML est une norme de science des données qui fournit un moyen de décrire et de partager des modèles entre les plateformes de science des données. Il s’agit d’un format basé sur XML qui permet aux spécialistes de la science des données de partager leurs modèles de manière indépendante de la plateforme. PMML est pris en charge par un certain nombre de plateformes de science des données, notamment R, Python et SAS.
PMML est le langage de balisage des modèles prédictifs (Predictive Model Markup Language), développé par le Data Mining Group (DMG) et qui est désormais une norme de la communauté de l’analyse et de l’extraction de données. PFA est Portable Format for Analytics, développé par la communauté Standard Analytics. ONNX est Open Neural Network Exchange, développé par Facebook et Microsoft.
Il n’existe pas de réponse unique à cette question, car les étapes de création d’un fichier PMML varient en fonction de l’outil d’exploration de données que vous utilisez. Cependant, en général, la plupart des outils d’exploration de données vous permettront d’exporter votre modèle sous forme de fichier PMML, qui pourra ensuite être utilisé par d’autres applications à des fins de prédiction ou de notation.
PMML est une norme basée sur XML pour représenter les modèles prédictifs. Afin de déployer un modèle PMML, vous devez d’abord le convertir dans un format qui peut être consommé par votre moteur de prédiction. Cela peut être fait en utilisant un outil comme JPMML-Model ou PMML4S. Une fois que vous avez le modèle dans le bon format, vous pouvez alors le déployer dans votre moteur de prédiction.
Le standard PMML est un standard ouvert pour représenter des modèles statistiques. Les modèles PMML peuvent être créés dans n’importe quel outil de modélisation, et peuvent être déployés dans n’importe quelle application qui supporte la norme. PMML est pris en charge par un large éventail de fournisseurs, notamment IBM, SAS et Oracle.