J'ai quelques modèles de classification que j'ai développés en R avec des fonctions telles que GLM, RPart, etc. Quel est le moyen le plus efficace de calcul de ces modèles de Java? J'ai vu Jri, mais cela semble qu'il y a beaucoup d'appels basés sur le texte à R.
Y a-t-il un moyen d'utiliser ces modèles de Java avec des frais généraux faibles?
3 Réponses :
Pensez-vous qu'il est trop lent pour les exporter avec le package PMML, puis utilisez un lecteur PMML basé sur Java comme JPMML ou Zementis? http://code.google.com/p/jpmml/
JPMML dispose désormais d'un module de test fonctionnel qui traite spécifiquement de la notation des modèles PMML notés qui ont été développés à l'aide de r / hochet: https://github.com/jpmml/jpmml/tree/master/pmml-bres
JPMML devrait être capable de marquer des arbres de décision (c.-à-d. Fonction RPart ()) et réseaux de neurones (c.-à-d. Fonction NNET ()) sans problème. Le support des modèles de régression généralisés (c.-à-d. La fonction GLM ()) est bientôt à venir.
Dans le cas de GLM, vous pouvez les traduire en langue java pure avec le package GLM.Deploy
https://cran.r-project.org /web/packages/glm.deploy/index.html