PMML模型文件在机器学习的实践经验 - CSDN博客

算法工程师和业务开发工程师，所掌握的技能容易在长期的工作中出现比较深的鸿沟，算法工程师辛辛苦苦调参的成果，业务工程师可能不清楚如何使用，如何为线上决策给予支持。本文介绍一种基于PMML的模型上线方法。

这种方案，在本次参加 QCon 大会时，Paypal的机器学习平台中也有所提及：

PMML

预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,PMML)是一种可以呈现预测分析模型的事实标准语言。标准东西的好处就是，各种开发语言都可以使用相应的包，把模型文件转成这种中间格式，而另外一种开发语言，可以使用相应的包导入该文件做线上预测。

不过，当训练和预测使用同一种开发语言的时候，PMML 就没有必要使用了，因为任何中间格式都会牺牲掉独有的优化。本文介绍的内容是采用Python语言做模型训练，线上采用 Java 载入模型做预测。在模型训练端，分别介绍了 python sk-learn 和 xgboost 训练模型。

正式开始之前，首先总结下模型训练和线上预测的流程图

离线部分负责模型训练和导出模型，线上导入模型并且做预测。当然特征工程部分主要做特征变换，例如 分桶，单值编码，归一化等。

SK-Learn

该开源项目支持 sk-learn模型转成PMML，项目地址： jpmml/sklearn2pmml，扩充了一个例子定义如何使用sk-learn导出带有特征工程的模型文件

        heart_data=pandas.read_csv("heart.csv")＃用Mapper定义特征工程mapper=DataFrameMapper([(['sbp'],MinMaxScaler()),(['tobacco'],MinMaxScaler()),('ldl',None),('adiposity',None),(['famhist'],LabelBinarizer()),('typea',None),('obesity',None),('alcohol',None),(['age'],FunctionTransformer(np.log)),])＃用pipeline定义使用的模型，特征工程等pipeline=PMMLPipeline([('mapper',mapper),("classifier",linear_model.LinearRegression())])pipeline.fit(heart_data[heart_data.columns.difference(["chd"])],heart_data["chd"])＃导出模型文件sklearn2pmml(pipeline,"lrHeart.xml",with_repr=True)

heart.csv定义结构如下：

sbp,tobacco,ldl,adiposity,famhist,typea,obesity,alcohol,age,chd
160,12,5.73,23.11,Present,49,25.3,97.2,52,1
144,0.01,4.41,28.61,Absent,55,28.87,2.06,63,1
118,0.08,3.48,32.28,Present,52,29.14,3.81,46,0
170,7.5,6.41,38.03,Present,51,31.99,24.26,58,1
134,13.6,3.5,27.78,Present,60,25.99,57.34,49,1
132,6.2,6.47,36.21,Present,62,30.77,14.14,45,0
142,4.05,3.38,16.2,Absent,59,20.81,2.62,38,0
114,4.08,4.59,14.6,Present,62,23.11,6.72,58,1
114,0,3.83,19.4,Present,49,24.86,2.49,29,0
132,0,5.8,30.96,Present,69,30.11,0,53,1
206,6,2.95,32.27,Absent,72,26.81,56.06,60,1
134,14.1,4.44,22.39,Present,65,23.09,0,40,1

模型文件导出后，可以把文件存储在公司内部文件存储，实在不行可以打包在 jar 包中，供线上调用。

Java端采用  jpmml/jpmml-evaluator项目，载入 PMML 文件，然后准备线上所需数据，示例代码如下：

        //准备画像数据－key和原始特征一致即可
lrHeartInputMap.put("sbp", 142);
lrHeartInputMap.put("tobacco", 2);
lrHeartInputMap.put("ldl", 3);
lrHeartInputMap.put("adiposity", 30);
lrHeartInputMap.put("famhist", "Present");
lrHeartInputMap.put("typea", 83);
lrHeartInputMap.put("obesity", 23);
lrHeartInputMap.put("alcohol", 90);
lrHeartInputMap.put("age", 30);

//预测核心代码
public static void predictLrHeart() throws Exception {

    PMML pmml;
    //模型导入
    File file = new File("lrHeart.xml");
    InputStream inputStream = new FileInputStream(file);
    try (InputStream is = inputStream) {
        pmml = org.jpmml.model.PMMLUtil.unmarshal(is);

        ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory = ModelEvaluatorFactory.newInstance();
        ModelEvaluator<?> modelEvaluator = modelEvaluatorFactory.newModelEvaluator(pmml);
        Evaluator evaluator = (Evaluator) modelEvaluator;

        List<InputField> inputFields = evaluator.getInputFields();
        //过模型的原始特征，从画像中获取数据，作为模型输入
        Map<FieldName, FieldValue> arguments = new LinkedHashMap<>();
        for (InputField inputField : inputFields) {
            FieldName inputFieldName = inputField.getName();
            Object rawValue = lrHeartInputMap.get(inputFieldName.getValue());
            FieldValue inputFieldValue = inputField.prepare(rawValue);
            arguments.put(inputFieldName, inputFieldValue);
        }

        Map<FieldName, ?> results = evaluator.evaluate(arguments);
        List<TargetField> targetFields = evaluator.getTargetFields();
        //获得结果，作为回归预测的例子，只有一个输出。对于分类问题等有多个输出。
        for (TargetField targetField : targetFields) {
            FieldName targetFieldName = targetField.getName();
            Object targetFieldValue = results.get(targetFieldName);
            System.out.println("target: " + targetFieldName.getValue() + " value: " + targetFieldValue);
        }
    }
}

特征工程的说明

如流程图所示，对于原始样本数据，首先要做特征工程输入算法需要数据。特征工程可以线上线下，分开单独做，也可以用 DataFrameMapper 的方式实现特征工程，导出到模型文件中，这样线上就不需要再实现一次特征工程，但缺点是只可以使用Sklearn包中提供的方法，自拓展的方法无法支持（例如 Bucketizer）

支持的特征工程方法

• preprocessing.Binarizer #二值化，例如大于 5 变成 1，小于等于 5 变成 0
• preprocessing.FunctionTransformer # 支持 np 包中，简单的一些函数，例如 np.log.
• preprocessing.Imputer
• preprocessing.LabelBinarizer # 对于string类型的，one－hot
• preprocessing.LabelEncoder
• preprocessing.MaxAbsScaler
• preprocessing.MinMaxScaler # min max 归一
• preprocessing.OneHotEncoder # 对于数值的 one－hot
• preprocessing.PolynomialFeatures #把两个特征，拆成多个N次组合特征，例如x,y 变成 x y x^2 y^2 xy
• preprocessing.RobustScaler
• preprocessing.StandardScaler

Sklearn preprocessing 暂时不支持 分桶，该操作不久会被支持，已经有开源贡献者提交了 Merge Request，在Sk支持后，相信不久 JPMML项目也会支持

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/9342

XGBoost

模型原理的理解可以参考这篇文章： GBDT的原理和应用

XGBoost 输入的文件格式是 SVMLib 文件格式。

1 3:1 10:1 11:1 21:1 30:1 34:1 36:1 40:1 41:1 53:1 58:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 105:1 117:1 124:1
0 3:1 10:1 20:1 21:1 23:1 34:1 36:1 39:1 41:1 53:1 56:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 106:1 116:1 120:1
0 1:1 10:1 19:1 21:1 24:1 34:1 36:1 39:1 42:1 53:1 56:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 106:1 116:1 122:1
1 3:1 9:1 19:1 21:1 30:1 34:1 36:1 40:1 42:1 53:1 58:1 65:1 69:1 77:1 86:1 88:1 92:1 95:1 102:1 105:1 117:1 124:1

第一列是 label，后面的是特征Id对应的值。和他一起使用的，有个特征文件，定义了特征工程方法。

0 cap-shape=bell i
1 cap-shape=conical i
2 cap-shape=convex i
3 cap-shape=flat i
4 cap-shape=knobbed i

i： indicator， 二值特征
q： quantitative， 数值特征，例如年龄等
int： int means this feature is integer value (when int is hinted, the decision boundary will be integer)

模型训练完毕后，导出模型文件 (.model) 。使用  jpmml/jpmml-xgboost 转模型文件成PMML格式。 可以和feature map文件作为输入，这样线上就不需要重新定义特征工程。

示例命令如下： java -jar target/converter-executable-1.2-SNAPSHOT.jar --model-input 0002.model --fmap-input featmap.txt --target-name mpg --pmml-output xgboost.pmml

线上使用的方法和前例基本一致，准备好原始特征值，过模型即可

        xgBoostInputMap.put("mpg","1");
xgBoostInputMap.put("bruises?", "no");
xgBoostInputMap.put("odor", "creosote");
xgBoostInputMap.put("gill-spacing", "close");
xgBoostInputMap.put("gill-size", "narrow");
xgBoostInputMap.put("stalk-root", "club");
xgBoostInputMap.put("stalk-surface-below-ring", "smooth");
xgBoostInputMap.put("spore-print-color", "orange");

总结

因为PMML格式的通用性，所以会丧失特殊模型的特殊优化，例如上线XGBoost模型，也可以使用XGBoost4J，该包会链接一个本地环境编译的 .so 文件，C++实现的核心代码效率很高。不过PMML格式通用，在效率要求不高的场景可以发挥很大作用。

对于特征工程部分的计算，PMML对特征工程对支持有限，线上、线下可以单独实现，PMML文件只负责模型部分，这样既可以做丰富的特征工程，也实现了模型的共用。

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