Predictive Model Markup Language (PMML) ist eine XML-basierte Sprache, die eine Lösung für prädiktive Analysen darstellt. Sie wird verwendet, um Vorhersagemodelle zwischen verschiedenen Softwareanwendungen auszutauschen und um Vorhersagemodelle in einer Produktionsumgebung einzusetzen. PMML hat sich zum De-facto-Standard für prädiktive Analysen entwickelt und wird von vielen großen Unternehmen für ihre Datenanalyse und prädiktive Modellierung verwendet.
PMML ist ein Open-Source-Standard für die Darstellung prädiktiver Modelle. Es handelt sich um eine XML-basierte Sprache, mit der jede Art von Vorhersagemodell dargestellt werden kann, einschließlich linearer und logistischer Regression, neuronaler Netze, Entscheidungsbäume und anderer maschineller Lernalgorithmen. PMML ermöglicht es Entwicklern, ihre Vorhersagemodelle in einem XML-Format zu speichern, so dass sie leicht gemeinsam genutzt und in verschiedenen Softwareanwendungen eingesetzt werden können.
Der Hauptvorteil von PMML besteht darin, dass es Unternehmen ermöglicht, Vorhersagemodelle problemlos zwischen Softwareanwendungen auszutauschen, einzusetzen und zu pflegen. Außerdem wird sichergestellt, dass Vorhersagemodelle unabhängig von der verwendeten Softwareanwendung konsistent und auf dem neuesten Stand bleiben. Darüber hinaus ist PMML plattformunabhängig, so dass es mit jeder gängigen Softwareanwendung verwendet werden kann.
PMML wird mit einer XML-basierten Sprache implementiert. Dadurch können Vorhersagemodelle in einem XML-Format gespeichert werden, so dass sie leicht gemeinsam genutzt und in verschiedenen Softwareanwendungen eingesetzt werden können. Außerdem enthält PMML eine Reihe von Standard-Tags, die zur Beschreibung des Modells und seiner Ausgabe verwendet werden können.
PMML wurde 1997 von Dr. James Taylor, einem Data-Mining-Experten, entwickelt. Es sollte einen Standard für die prädiktive Modellierung bieten, der den Austausch von Vorhersagemodellen zwischen verschiedenen Softwareanwendungen ermöglicht. Seitdem hat sich PMML zum De-facto-Standard für prädiktive Analysen entwickelt und wird von vielen großen Unternehmen für ihre Datenanalyse und prädiktive Modellierung verwendet.
PMML ist eine XML-basierte Sprache und enthält eine Reihe von Standard-Tags, die zur Beschreibung des Modells und seiner Ausgabe verwendet werden können. Darüber hinaus enthält PMML eine Reihe von Standardalgorithmen, wie lineare und logistische Regression, neuronale Netze, Entscheidungsbäume und andere Algorithmen für maschinelles Lernen.
PMML wird in vielen verschiedenen Branchen eingesetzt, z. B. im Finanzwesen, im Gesundheitswesen, im Einzelhandel und in der Fertigung. Es wird verwendet, um Vorhersagemodelle in Produktionsumgebungen einzusetzen und um Vorhersagemodelle zwischen verschiedenen Softwareanwendungen auszutauschen. Außerdem wird PMML verwendet, um die Leistung von Vorhersagemodellen zu überwachen und sicherzustellen, dass sie genau und auf dem neuesten Stand sind.
Predictive Model Markup Language (PMML) ist eine XML-basierte Sprache, die einen Standard für prädiktive Analysen darstellt. Sie wird verwendet, um Vorhersagemodelle in Produktionsumgebungen einzusetzen und um Vorhersagemodelle zwischen verschiedenen Softwareanwendungen auszutauschen. PMML wird in vielen Branchen eingesetzt und ist der De-facto-Standard für prädiktive Analysen.