PMML モデル エクスポート - RDD ベースの API
spark.mllib がサポートするモデル
spark.mllib は、予測的モデルマークアップ言語（PMML）へのモデルのエクスポートをサポートしています。
以下の表に、PMML にエクスポート可能な spark.mllib モデルとその同等の PMML モデルの概要を示します。
| spark.mllib モデル | PMML モデル |
|---|---|
| KMeansModel | ClusteringModel |
| LinearRegressionModel | RegressionModel (functionName="regression") |
| RidgeRegressionModel | RegressionModel (functionName="regression") |
| LassoModel | RegressionModel (functionName="regression") |
| SVMModel | RegressionModel (functionName="classification" normalizationMethod="none") |
| Binary LogisticRegressionModel | RegressionModel (functionName="classification" normalizationMethod="logit") |
例
サポートされている model（上記の表を参照）を PMML にエクスポートするには、model.toPMML を呼び出すだけです。
PMML モデルを文字列（上記の例のように model.toPMML）にエクスポートするだけでなく、PMML モデルを他の形式にエクスポートすることもできます。
API の詳細については、KMeans Scala ドキュメント と Vectors Scala ドキュメント を参照してください。
ここでは、KMeansModel を構築して PMML 形式で出力する完全な例を示します。
import org.apache.spark.mllib.clustering.KMeans
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
// Load and parse the data
val data = sc.textFile("data/mllib/kmeans_data.txt")
val parsedData = data.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble))).cache()
// Cluster the data into two classes using KMeans
val numClusters = 2
val numIterations = 20
val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)
// Export to PMML to a String in PMML format
println(s"PMML Model:\n ${clusters.toPMML}")
// Export the model to a local file in PMML format
clusters.toPMML("/tmp/kmeans.xml")
// Export the model to a directory on a distributed file system in PMML format
clusters.toPMML(sc, "/tmp/kmeans")
// Export the model to the OutputStream in PMML format
clusters.toPMML(System.out)Spark リポジトリの「examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/mllib/PMMLModelExportExample.scala」で完全なサンプル コードを確認できます。
サポートされていないモデルの場合、.toPMML メソッドが見つからないか、IllegalArgumentException がスローされます。