1.简述
PMML全称预言模型标记模型（Predictive Model Markup Language），以XML 为载体呈现数据挖掘模型。PMML 允许您在不同的应用程序之间轻松共享预测分析模型。因此，您可以在一个系统中定型一个模型，在 PMML 中对其进行表达，然后将其移动到另一个系统中，而不需考虑分析和预测过程中的具体实现细节。使得模型的部署摆脱了模型开发和产品整合的束缚。通俗地讲, 我有一个决策树模型, 使用效果也不错, 那么就可以把树的结构(节点间的父子关系, 节点内的丰富信息 等)序列化为PMML文件, 共享给其他人使用. 这样无论你的模型是sklearn,R还是Spark MLlib生成的，我们都可以将其转化为标准的XML格式来存储。当我们需要将这个PMML的模型用于部署的时候，可以使用目标环境的解析PMML模型的库来加载模型，并做预测。
附PMML4.4官方文档：http://dmg.org/pmml/v4-4/Mult...
附jpmml源码github地址：https://github.com/jpmml
2. 主要结构
PMML 文件的结构遵从了用于构建预测解决方案的常用步骤，包括：
数据词典
这是一种数据分析阶段的产品，可以识别和定义哪些输入数据字段对于解决眼前的问题是最有用的。这可以包括数值、顺序和分类字段。
挖掘架构
定义了处理缺少值和离群值的策略。这非常有用，因为通常情况，当将模型应用于实践时，所需的输入数据字段可能为空或者被误呈现。
数据转换
定义了将原始输入数据预处理至派生字段所需的计算。派生字段（有时也称为特征检测器）对输入字段进行合并或修改，以获取更多相关信息。例如，为了预测停车所需的制动压力，一个预测模型可能将室外温度和水的存在（是否在下雨？）作为原始数据。派生字段可能会将这两个字段结合起来，以探测路上是否结冰。然后结冰字段被作为模型的直接输入来预测停车所需的制动压力。
模型定义
定义了用于构建模型的结构和参数。PMML 涵盖了多种统计技术。例如，为了呈现一个神经网络，它定义了所有的神经层和神经元之间的连接权重。对于一个决策树来说，它定义了所有树节点及简单和复合谓语。
输出
定义了预期模型输出。对于一个分类任务来说，输出可以包括预测类及与所有可能类相关的概率。
目标
定义了应用于模型输出的后处理步骤。对于一个回归任务来说，此步骤支持将输出转变为人们很容易就可以理解的分数（预测结果）。
模型解释
定义了将测试数据传递至模型时获得的性能度量标准（与训练数据相对）。这些度量标准包括字段相关性、混淆矩阵、增益图及接收者操作特征（ROC）曲线图。
模型验证
定义了一个包含输入数据记录和预期模型输出的示例集。这是非常重要的一个步骤，因为在应用程序之间移动模型时，该模型需要通过匹配测试。这样就可以确保，在呈现相同的输入时，新系统可以生成与旧系统同样的输出。 如果实际情况是这样的话，一个模型将被认为经过了验证，且随时可用于实践。
一个通用的PMML文件结构如下(参考http://dmg.org/pmml/v4-3/Gene...：
...
... a model ...
3 PMML模型的生成和加载相关类库
PMML模型的生成相关的库需要看我们使用的离线训练库。如果我们使用的是sklearn，那么可以使用sklearn2pmml这个python库来做模型文件的生成，这个库安装很简单，使用"pip install sklearn2pmml"即可。如果使用的是Spark MLlib, 这个库有一些模型已经自带了保存PMML模型的方法，可惜并不全。如果是R，则需要安装包"XML"和“PMML”。此外，JAVA库JPMML可以用来生成R,SparkMLlib,xgBoost,Sklearn的模型对应的PMML文件。github地址是：https://github.com/jpmml/jpmml。
加载PMML模型需要目标环境支持PMML加载的库，如果是JAVA，则可以用JPMML来加载PMML模型文件。
可以看出，要使用PMML，需要两步的工作，第一块是将离线训练得到的模型转化为PMML模型文件，第二块是将PMML模型文件载入在线预测环境，进行预测。这两块都需要相关的库支持。
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。
整个流程分为两部分：离线和在线。
离线部分流程是将样本进行特征工程，然后进行训练，生成模型。一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。
在线部分是根据请求得到样本数据，对这些数据采用与离线特征工程一样的方式来处理，然后使用模型进行评估。一般在线部分常用 Java、C++ 来开发。
离线部分与在线部分是通过 PMML 连接的，也就是说离线训练好了模型之后，将模型导出为 PMML 文件，在线部分加载该 PMML 文件生成对应的评估模型。
我们可以看到，PMML 是连接离线与在线环节的关键，一般导出 PMML 文件和 加载 PMML 文件都需要各个语言来做单独的实现。不过幸运的是，已经有很多大神实现了这些，可以参见：https://github.com/jpmml 。
4. PMML模型生成和加载示例
将离线训练得到的模型转化为PMML模型文件
下面给一个示例，使用sklearn生成一个决策树模型，用sklearn2pmml生成模型文件，用JPMML加载模型文件，并做预测。
首先是用用sklearn生成一个决策树模型，由于我们是需要保存PMML文件，所以最好把模型先放到一个Pipeline数组里面。这个数组里面除了我们的决策树模型以外，还可以有归一化，降维等预处理操作，这里作为一个示例，我们Pipeline数组里面只有决策树模型。代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn2pmml.pipeline import PMMLPipeline
from sklearn2pmml import sklearn2pmml
import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_171/bin'
X=[[1,2,3,1],[2,4,1,5],[7,8,3,6],[4,8,4,7],[2,5,6,9]]
y=[0,1,0,2,1]
pipeline = PMMLPipeline([("classifier", tree.DecisionTreeClassifier(random_state=9))]);
pipeline.fit(X,y)
sklearn2pmml(pipeline, ".\demo.pmml", with_repr = True)上面这段代码做了一个非常简单的决策树分类模型，只有5个训练样本，特征有4个，输出类别有3个。实际应用时，我们需要将模型调参完毕后才将其放入PMMLPipeline进行保存。运行代码后，在当前目录会得到一个PMML的XML文件，可以直接打开看，内容大概如下：
2018-06-24T05:47:17Z
PMMLPipeline(steps=[('classifier', DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
max_features=None, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False, random_state=9,
splitter='best'))])
可以看到里面就是决策树模型的树结构节点的各个参数，以及输入值。我们的输入被定义为x1-x4,输出定义为y。
将PMML模型文件载入在线预测环境，进行预测
创建一个Maven或者gradle工程，加入JPMML的依赖，这里给出maven在pom.xml的依赖，gradle的结构是类似的。
org.jpmml
pmml-evaluator
1.4.1
org.jpmml
pmml-evaluator-extension
1.4.1
接着就是读取模型文件并预测的代码了，具体代码如下：
import org.dmg.pmml.FieldName;
import org.dmg.pmml.PMML;
import org.jpmml.evaluator.*;
import org.xml.sax.SAXException;
import javax.xml.bind.JAXBException;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class PMMLDemo {
private Evaluator loadPmml(){
PMML pmml = new PMML();
InputStream inputStream = null;
try {
inputStream = new FileInputStream("D:/demo.pmml");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
if(inputStream == null){
return null;
}
InputStream is = inputStream;
try {
pmml = org.jpmml.model.PMMLUtil.unmarshal(is);
} catch (SAXException e1) {
e1.printStackTrace();
} catch (JAXBException e1) {
e1.printStackTrace();
}finally {
//关闭输入流
try {
is.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory = ModelEvaluatorFactory.newInstance();
Evaluator evaluator = modelEvaluatorFactory.newModelEvaluator(pmml);
pmml = null;
return evaluator;
}
private int predict(Evaluator evaluator,int a, int b, int c, int d) {
Map data = new HashMap();
data.put("x1", a);
data.put("x2", b);
data.put("x3", c);
data.put("x4", d);
List 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 arguments = new LinkedHashMap();
for (InputField inputField : inputFields) {
FieldName inputFieldName = inputField.getName();
Object rawValue = data.get(inputFieldName.getValue());
FieldValue inputFieldValue = inputField.prepare(rawValue);
arguments.put(inputFieldName, inputFieldValue);
}
Map results = evaluator.evaluate(arguments);
List targetFields = evaluator.getTargetFields();
TargetField targetField = targetFields.get(0);
FieldName targetFieldName = targetField.getName();
Object targetFieldValue = results.get(targetFieldName);
System.out.println("target: " + targetFieldName.getValue() + " value: " + targetFieldValue);
int primitiveValue = -1;
if (targetFieldValue instanceof Computable) {
Computable computable = (Computable) targetFieldValue;
primitiveValue = (Integer)computable.getResult();
}
System.out.println(a + " " + b + " " + c + " " + d + ":" + primitiveValue);
return primitiveValue;
}
public static void main(String args[]){
PMMLDemo demo = new PMMLDemo();
Evaluator model = demo.loadPmml();
demo.predict(model,1,8,99,1);
demo.predict(model,111,89,9,11);
}
}
代码里有两个函数，第一个loadPmml是加载模型的，第二个predict是读取预测样本并返回预测值的。
代码运行结果如下：
target: y value: {result=2, probability_entries=[0=0.0, 1=0.0, 2=1.0], entityId=5, confidence_entries=[]}
1 8 99 1:2
target: y value: {result=1, probability_entries=[0=0.0, 1=1.0, 2=0.0], entityId=6, confidence_entries=[]}
111 89 9 11:1也就是样本（1,8,99,1）被预测为类别2，而（111,89,9,11）被预测为类别1。
以上就是PMML生成和加载的一个示例，使用起来其实门槛并不高，也很简单。
5. PMML总结与思考
第一个就是PMML为了满足跨平台，牺牲了很多平台独有的优化，所以很多时候我们用算法库自己的保存模型的API得到的模型文件，要比生成的PMML模型文件小很多。同时PMML文件加载速度也比算法库自己独有格式的模型文件加载慢很多。
第二个就是PMML加载得到的模型和算法库自己独有的模型相比，预测会有一点点的偏差，当然这个偏差并不大。比如某一个样本，用sklearn的决策树模型预测为类别1，但是如果我们把这个决策树落盘为一个PMML文件，并用JAVA加载后，继续预测刚才这个样本，有较小的概率出现预测的结果不为类别1.
第三个就是对于超大模型，比如大规模的集成学习模型，比如xgboost, 随机森林，或者tensorflow，生成的PMML文件很容易得到几个G，甚至上T，这时使用PMML文件加载预测速度会非常慢，此时推荐为模型建立一个专有的环境，就没有必要去考虑跨平台了。
此外，对于TensorFlow，不推荐使用PMML的方式来跨平台。可能的方法一是TensorFlow serving，自己搭建预测服务，但是会稍有些复杂。另一个方法就是将模型保存为TensorFlow的模型文件，并用TensorFlow独有的JAVA库加载来做预测。