第 10 章预测模型标记语言(PMML)

预测模型标记语言(PMML)是一个基于 XML 的标准，由 Data Mining Group(DMG)设定，用于定义统计数据和数据分割模型。PMML 模式可以在 PMML 兼容平台和跨组织之间共享，以便业务分析和开发人员在设计、分析和实施 PMML 资产和服务方面具有统一。

有关 PMML 的背景和应用程序的更多信息，请参阅 DMG PMML 规格。

10.1. PMML 一致性级别
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PMML 规格在软件实施中定义制作者和消费者一致性级别，以确保 PMML 模型创建并可靠地集成。有关每个符合等级的正式定义，请查看 DMG PMML 一致性页面。

以下列表总结了 PMML 合规级别：

生产者一致性: 如果工具或应用程序生成有效 PMML 文档，则至少为一种模型生成有效的 PMML 文档。满足 PMML producer 一致性要求可确保模型定义文档正确，并定义与模型规格中定义的语义条件一致的模型实例。
消费者规范: 如果应用程序接受至少一种模型的有效 PMML 文档，则应用程序符合使用者。满足消费者一致性要求，确保根据制作者一致性创建的 PMML 模型可以集成并用作定义。例如，如果应用程序消费者符合 Regression 模型类型，则有效的 PMML 文档定义了由不同符合生产者生成的模型。

Red Hat Decision Manager 包括对以下 PMML 模型类型的消费者一致性支持：

有关所有 PMML 模型类型的列表，包括 Red Hat Decision Manager 中不支持的，请参阅 DMG PMML 规格。

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