PFA: различия между версиями
In.wiki (комментарии | вклад) |
In.wiki (комментарии | вклад) |
||
(не показана 1 промежуточная версия этого же участника) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
+ | {{Infobox file format | ||
+ | | name = Portable Format for Analytics | ||
+ | | icon = PFA Logo-200x200.png | ||
+ | | iconcaption = | ||
+ | | icon_size = | ||
+ | | screenshot = | ||
+ | | screenshot_size = | ||
+ | | caption = | ||
+ | |_noextcode = | ||
+ | | extension = <!-- or: | extensions = --> | ||
+ | |_nomimecode = | ||
+ | | mime = | ||
+ | | type_code = | ||
+ | | uniform_type = | ||
+ | | conforms_to = | ||
+ | | magic = | ||
+ | | developer = Jim Pivarski<br>Data Mining Group | ||
+ | | released = <!-- {{start date and age|YYYY|mm|dd|df=yes/no}} --> | ||
+ | | latest_release_version = 0.8.1 | ||
+ | | latest_release_date = {{start date and age|2015|11|10}} | ||
+ | | type = [[Predictive modelling]] | ||
+ | | container_for = | ||
+ | | contained_by = | ||
+ | | extended_from = [[JSON]] | ||
+ | | extended_to = | ||
+ | | standard = <!-- or: | standards = --> | ||
+ | | free = | ||
+ | | open = | ||
+ | | url = {{URL|https://dmg.org/pfa/}} | ||
+ | }} | ||
+ | |||
'''Portable Format for Analytics (PFA)''' — это формат обмена [[Предиктивная модель|предиктивными моделями]] на основе [[JSON]], задуманный и разработанный [[Джим Пиварски|Джимом Пиварски]]. | '''Portable Format for Analytics (PFA)''' — это формат обмена [[Предиктивная модель|предиктивными моделями]] на основе [[JSON]], задуманный и разработанный [[Джим Пиварски|Джимом Пиварски]]. | ||
PFA позволяет аналитическим приложениям описывать и обмениваться предиктивными моделями, созданными с помощью алгоритмов аналитики и машинного обучения. Он поддерживает распространённые модели, такие как логистическая регрессия и деревья решений. | PFA позволяет аналитическим приложениям описывать и обмениваться предиктивными моделями, созданными с помощью алгоритмов аналитики и машинного обучения. Он поддерживает распространённые модели, такие как логистическая регрессия и деревья решений. | ||
− | Версия 0.8 была опубликована в 2015 году<ref>{{cite web|url=http://dmg.org/|title=Data Mining Group|accessdate=December 14, 2017|quote=The DMG is proud to host the working groups that develop the | + | Версия 0.8 была опубликована в 2015 году<ref>{{cite web|url=http://dmg.org/|title=Data Mining Group|accessdate=December 14, 2017|quote=The DMG is proud to host the working groups that develop the Predictive Model Markup Language (PMML) and the Portable Format for Analytics (PFA), two complementary standards that simplify the deployment of analytic models.}}</ref>. |
Последующие версии были разработаны и поддерживаются [[Data Mining Group]]. Как формат обмена предиктивными моделями, разработанный группой Data Mining Group, PFA дополняет стандарт DMG на основе [[XML]], называемый [[Predictive Model Markup Language]] (PMML)<ref>{{cite web|url=http://www.kdnuggets.com/2016/01/portable-format-analytics-models-production.html|title=Portable Format for Analytics: moving models to production|accessdate=April 25, 2016}}</ref>. | Последующие версии были разработаны и поддерживаются [[Data Mining Group]]. Как формат обмена предиктивными моделями, разработанный группой Data Mining Group, PFA дополняет стандарт DMG на основе [[XML]], называемый [[Predictive Model Markup Language]] (PMML)<ref>{{cite web|url=http://www.kdnuggets.com/2016/01/portable-format-analytics-models-production.html|title=Portable Format for Analytics: moving models to production|accessdate=April 25, 2016}}</ref>. |
Текущая версия от 15:52, 8 сентября 2025
Portable Format for Analytics |
[[Изображение:Ошибка Lua в Модуль:Wikidata на строке 1528: attempt to index field 'wikibase' (a nil value).|thumb||center|none|]]
[[Изображение:Ошибка Lua в Модуль:Wikidata на строке 1528: attempt to index field 'wikibase' (a nil value).|thumb||center|none|]]
PFA Logo-200x200.png
- Последний выпуск:
- 0.8.1 (ноябрь 10, 2015 )
- Тип формата:
- Predictive modelling
Ошибка Lua в Модуль:Wikidata на строке 1528: attempt to index field 'wikibase' (a nil value).
Portable Format for Analytics (PFA) — это формат обмена предиктивными моделями на основе JSON, задуманный и разработанный Джимом Пиварски.
PFA позволяет аналитическим приложениям описывать и обмениваться предиктивными моделями, созданными с помощью алгоритмов аналитики и машинного обучения. Он поддерживает распространённые модели, такие как логистическая регрессия и деревья решений.
Версия 0.8 была опубликована в 2015 году[1].
Последующие версии были разработаны и поддерживаются Data Mining Group. Как формат обмена предиктивными моделями, разработанный группой Data Mining Group, PFA дополняет стандарт DMG на основе XML, называемый Predictive Model Markup Language (PMML)[2].
ПримерыПравить
- обращение массива:
# reverse input array of doubles input: {"type": "array", "items": "double"} output: {"type": "array", "items": "double"} action: - let: { x : input} - let: { z : input} - let: { l : {a.len: [x]}} - let: { i : l} - while : { ">=" : [i,0]} do: - set : {z : {attr: z, path : [i] , to: {attr : x ,path : [ {"-":[{"-" : [l ,i]},1]}] } } } - set : {i : {-:[i,1]}} - z
input: {"type": "array", "items": "double"} output: {"type": "array", "items": "double"} action: - let: { A : input} - let: { N : {a.len: [A]}} - let: { n : {-:[N,1]}} - let: { i : 0} - let: { s : 0.0} - while : { ">=" : [n,0]} do : - set : { i : 0 } - while : { "<=" : [i,{-:[n,1]}]} do : - if: {">": [ {attr: A, path : [i]} , {attr: A, path:[{+:[i,1]}]} ]} then : - set : {s : {attr: A, path: [i]}} - set : {A : {attr: A, path: [i], to: {attr: A, path:[{+:[i,1]}]} } } - set : {A : {attr: A, path: [{+:[i,1]}], to: s }} - set : {i : {+:[i,1]}} - set : {n : {-:[n,1]}} - A
ПримечанияПравить
- ↑ Data Mining Group . — «The DMG is proud to host the working groups that develop the Predictive Model Markup Language (PMML) and the Portable Format for Analytics (PFA), two complementary standards that simplify the deployment of analytic models.» Дата обращения: 14 декабря 2017.
- ↑ Portable Format for Analytics: moving models to production . Дата обращения: 25 апреля 2016.