blocks|key|951766|text|如何应用(例如XSLT+)修改PMML文件|type|blockquote|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|951767|考虑为此使用适当的PMML库，如JPMML-模型。它提供了一个用于遍历和修改PMML数据结构的专用访问者API+.|unstyled|offset|length|951768|返回用于预测的叶id|951769|将以下OutputField元素追加到所有TreeModel/Output元素：|style|CODE|951770|<OutputField+name="id(node)"+feature="entityId"+dataType="string"+optype="categorical"/>|code-block|syntax|javascript|951771|这使用“实体标识符”机制提取获奖Node元素的标识符。|951772|不需要手动标记节点。如果缺少Node@id属性，则返回基于1的隐式索引。|951773|森林中的“个性化”树木|951774|随机森林模型中的树可以通过Segment@id属性来识别。|951775|例如，下面的OutputField元素将返回第七个决策树的获胜节点的id：|951776|<OutputField+name="id(node,+7)"+segmentId="7"+feature="entityId"+dataType="string"+optype="categorical"/>|951777|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/jpmml/jpmml-model^0|0|G|8|0|0|0|3|B|L|G|0|0|G|4|0|E|7|0|0|D|A|0|6|B|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1B|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1C|8|@]|9|@$E|1D|F|1E|1|1F]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|I|3|J|5|D|7|1H|8|@$E|1I|F|1J|K|L]|$E|1K|F|1L|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|O|7|1M|8|@]|9|@]|A|$P|Q]]|$1|R|3|S|5|D|7|1N|8|@$E|1O|F|1P|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|D|7|1Q|8|@$E|1R|F|1S|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|V|3|W|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|D|7|1U|8|@$E|1V|F|1W|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|10|5|D|7|1X|8|@$E|1Y|F|1Z|K|L]]|9|@]|A|$]]|$1|11|3|12|5|O|7|20|8|@]|9|@]|A|$P|Q]]|$1|13|3|-4|5|D|7|21|8|@]|9|@]|A|$]]]|14|$15|$5|16|17|18|A|$19|1A]]]]

<blockquote>
how to apply, e.g. XSLT, to modify a PMML file
</blockquote>
Consider using a proper PMML library such as <a href="https://github.com/jpmml/jpmml-model" rel="nofollow noreferrer">JPMML-Model</a> for this. It provides a special-purpose Visitor API for traversing and modifying PMML data structures.
<blockquote>
return the leaf id used for prediction
</blockquote>
Append the following <code>OutputField</code> element to all <code>TreeModel/Output</code> elements:
<pre><code>&lt;OutputField name=&quot;id(node)&quot; feature=&quot;entityId&quot; dataType=&quot;string&quot; optype=&quot;categorical&quot;/&gt;
</code></pre>
This uses the &quot;entity identifier&quot; mechanism to extract the identifier of the winning <code>Node</code> element.
There is no need to label nodes manually. If the <code>Node@id</code> attribute is missing, then implicit 1-based indices are returned.
<blockquote>
&quot;individualise&quot; trees in the forest
</blockquote>
The trees in the random forest model can be identified by the <code>Segment@id</code> attribute.
For example, the following <code>OutputField</code> element will return the id of the winning node of the seventh decision tree:
<pre><code>&lt;OutputField name=&quot;id(node, 7)&quot; segmentId=&quot;7&quot; feature=&quot;entityId&quot; dataType=&quot;string&quot; optype=&quot;categorical&quot;/&gt;
</code></pre>

Following this paper: <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7712003/" rel="nofollow noreferrer">https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7712003/</a> I have a question on how to apply, e.g. XSLT, to modify a PMML file with random forest to do the following:-
<ul>
<li>tree based embedding
<ul>
<li>label each tree leaf with an id</li>
<li>return the leaf id used for prediction</li>
</ul>
</li>
<li>&quot;individualise&quot; trees in the forest: use for example multipleModelMethod=&quot;modelChain&quot; to create individual output from each tree</li>
</ul>
so if I have a random forest with 2 trees each with 5 terminal leafs I would like to have the output
one hot encode &quot;t.l&quot; where t=tree id and l=leaf id
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4
1 0 0 0 0 0 1 0 0 0
Thanks

PMML // tree based embedding by modifying a random forest model file

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以下是本文： I关于如何应用XSLT修改带有随机林的PMML文件以执行以下操作的问题：基于树的嵌入用id标记每一棵树的叶子返回用于预测的叶id森林中的“个性化”树木:例如，使用multipleModelMethod="modelChain“来创建每棵树的单独输出因此，如果我有一个随机森林，每棵树有2棵树，每个树有5棵终末叶，我想要输出。一个热编码"t.l“，其中t=tree id和l=leaf i

问基于PMML //树的随机森林模型文件嵌入
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