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預測模型標記語言（PMML）是由Robert Lee Grossman博士構思的基於XML的預測模型交換格式，當時伊利諾伊大學國家數據挖掘中心主任為分析應用程序描述和提供了一種方法。交換由數據挖掘和機器學習算法產生的預測模型。 https://waseijida.theblog.me/posts/6944647

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預測模型標記語言python排氣意義。預測模型標記語言python排氣1。社會語言的識別功能。預測模型標記語言python排氣審查。 https://mikosuii.shopinfo.jp/posts/6942630 最後，ModelVerification部分提供樣本數據和模型結果，以便消費者可以立即驗證。有關已在PMML 4.3中定義的模型列表，請參閱上面的元素PMML。 modelName：modelName中的值標識PMML文件上下文中具有唯一名稱的模型。此屬性不是必需的。預測模型標記語言python排氣。 PMML模型導出 - 基於RDD的API。支持的模型;例子;支持的模型。支持模型導出到Predictive Model Markup Language。下表概述了可以導出到PMML及其等效PMML模型的模型。

機器學習使用命令行的快速語言檢測器。 - 教師]有時我們想要在一個工具中構建模型，如Python，使用交互式Jupyter筆記本，然後使用不同的框架部署該模型，作為高性能Java，我們有Predictive Model Markup Predictive Model Markup Language。俗稱PMML。

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預測模型標記語言（PMML）是用於表示預測分析模型的事實上的標準語言。它允許在PMML兼容應用程序之間輕鬆共享預測解決方案，而無需自定義編碼，也就是說，它可以在一個應用程序中開發並直接部署在另一個應用程序中。

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