大模型训练：人工智能进步的未来

ML之nyoka：基于nyoka库利用LGBMClassifier模型实现对iris数据集训练、保存为pmml模型并重新载入pmml模型进而实现推理
在当今的机器学习领域，lightgbm，一种梯度提升框架，因其快速、高效和准确而受到广大研究者和开发者的青睐。本篇文章将重点介绍如何使用基于python的nyoka库，实现对iris数据集的lightgbm模型训练，保存为pmml格式，并重新载入pmml模型以实现推理。
首先，让我们导入必要的库。nyoka库是一个功能强大的机器学习库，提供了许多方便易用的函数和类，包括对lightgbm的支持。

import lightgbm as lgb
from nyoka import Pipeline
from sklearn import datasets

接下来，我们加载iris数据集，并使用Pipeline类创建一个机器学习流水线。这个流水线将首先对数据进行预处理，然后利用lgbm分类器进行训练。

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
pipeline = Pipeline() \
.set_params(lgb_params=dict(num_leaves=31, objective='multiclass')) \
.fit(X, y)

在训练完模型后，我们可以使用nyoka的pmml方法将模型保存为pmml文件。pmml（Predictive Model Markup Language）是一种用于表示预测模型的XML-based语言。它使得我们可以轻松地将模型从一个工具载入到另一个工具中。

pipeline.to_pmml('iris_lgbm.pmml')

现在我们已经将模型保存为了pmml文件，我们可以轻松地载入这个模型来进行推理。在这一点上，我们需要使用另一个库，namely nyoka_pmml。这个库提供了一种方便的方法来载入pmml文件并使用它们进行推理。
首先，我们需要安装这个库：

pip install nyoka_pmml

然后我们可以使用以下代码载入pmml文件：

from nyoka_pmml import PMMLUtil
model = PMMLUtil.read_model('iris_lgbm.pmml')

现在我们有了模型，我们就可以使用它来进行推理了。推理主要涉及将新的数据输入到模型中并获取预测结果。在这个例子中，我们将使用已知的数据进行推理。为了方便起见，我们将使用前100个样本：

new_data = X[:100]  # The first 100 samples of iris dataset.
prediction = model.predict(new_data)  # Make predictions using the model.
print(prediction)  # Print the predictions.

以上就是使用nyoka库和lightgbm实现的对iris数据集的模型训练、保存为pmml模型并重新载入pmml模型进而实现推理的全部过程。希望这篇文章能帮助你更好地理解这个过程。