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].

Примеры

  • 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


Примечания

  1. 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.
  2. Portable Format for Analytics: moving models to production. Дата обращения: 25 апреля 2016.