「Python模块pypmml详解:安装、使用、代码攻略」

本文详细介绍了Python模块pypmml的安装和使用,该模块支持PMML格式的机器学习模型在Python环境中进行预测。通过pypmml,用户可以方便地部署和使用回归、分类和聚类等模型,简化了跨平台模型部署的流程。

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「Python模块pypmml详解:安装、使用、代码攻略」

随着机器学习的发展,PMML(Predictive Model Markup Language)已经成为了跨平台和跨语言部署机器学习模型的常用标准格式。pypmml是一个Python模块,它允许用户使用PMML格式的机器学习模型在Python环境中进行预测。本文将介绍pypmml的安装、使用方法和示例代码。

安装pypmml

pypmml的安装非常简单。只需运行以下命令即可:

pip install pypmml

使用pypmml

pypmml支持多种类型的机器学习模型,包括回归、分类和聚类。下面是使用pypmml对回归模型进行预测的示例代码:

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model 
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