關(guān)于PMML的基礎(chǔ)知識(shí)，我們?cè)凇禤MML建模標(biāo)準(zhǔn)語言基礎(chǔ)》（潘風(fēng)文，潘啟儒著）一書中進(jìn)行了詳細(xì)介紹。1997年，芝加哥伊利諾伊大學(xué)的Robert Lee Grossman博士發(fā)起設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)挖掘模型的開放標(biāo)準(zhǔn)語言PMML(Predictive Model Markup Language)，即預(yù)測模型標(biāo)記語言。PMML是一種基于XML規(guī)范的開放式挖掘模型表達(dá)語言，為不同的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)提供了定義和應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘模型的方法，為大數(shù)據(jù)模型的跨平臺(tái)應(yīng)用提供了標(biāo)準(zhǔn)的解決方案。通過采用PMML規(guī)范，用戶可在一個(gè)軟件系統(tǒng)中創(chuàng)建預(yù)測模型，以符合PMML標(biāo)準(zhǔn)的文檔對(duì)其進(jìn)行表達(dá)，然后將其傳遞到另外一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中，并在該系統(tǒng)中對(duì)新的環(huán)境下的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型的跨語言、跨平臺(tái)應(yīng)用的可移植性。作為事實(shí)上的表達(dá)預(yù)測模型的標(biāo)準(zhǔn)，目前PMML已經(jīng)被IBM、SAS、NCR、FICO、NIST、Tibco等頂級(jí)商業(yè)公司所支持，同時(shí)也受到大量開源挖掘系統(tǒng)，如Weka、Tanagra、RapidMiner、KNIME、Orange、GGobi、JHepWork等的支持，其影響力越來越大，目前已經(jīng)成為W3C的標(biāo)準(zhǔn)。

我們知道，一個(gè)完整、有效的PMML實(shí)例文檔包括數(shù)據(jù)詞典、挖掘模式/架構(gòu)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、模型定義、輸出、目標(biāo)、模型解釋、模型驗(yàn)證等元素，PMML規(guī)范（4.3版）支持關(guān)聯(lián)規(guī)則模型、樸素貝葉斯模型、通用回歸模型、高斯過程回歸等17種常用模型和一種聚合模型（在一個(gè)PMML文檔中包含多個(gè)不同模型，實(shí)現(xiàn)協(xié)同功能）。本書我們將結(jié)合實(shí)例，對(duì)每個(gè)挖掘模型的組成、算法和構(gòu)建進(jìn)行具體介紹，使大家對(duì)這些模型有一個(gè)相對(duì)清晰、完整的把握。限于篇幅，我們將PMML規(guī)范支持的18種模型分在兩本書中進(jìn)行介紹，本書介紹的模型包括關(guān)聯(lián)規(guī)則模型、樸素貝葉斯模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、基線模型、聚類模型、通用回歸模型、回歸模型、高斯過程模型以及K最近鄰模型九種。剩下的九個(gè)模型，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、規(guī)則集模型、序列規(guī)則模型、評(píng)分卡模型、SVM（支持向量機(jī)）模型等，我們將在《數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)：PMML建模（下）》中講述。通過本書學(xué)習(xí)，讀者可以學(xué)習(xí)到標(biāo)準(zhǔn)的PMML模型的表達(dá)方式及構(gòu)建知識(shí)，對(duì)于具有一定數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的讀者，通過閱讀本書，照樣可以補(bǔ)充學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的豐富知識(shí)。為了提高學(xué)習(xí)效果，讀者最好同時(shí)結(jié)合《PMML建模標(biāo)準(zhǔn)語言基礎(chǔ)》進(jìn)行學(xué)習(xí)，以便融會(huì)貫通，靈活運(yùn)用，更好地把PMML語言應(yīng)用到自己的項(xiàng)目實(shí)踐中。

本書由長期從事數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的潘風(fēng)文博士和北京中醫(yī)藥大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院黃春芳副教授合作編寫，其中第1章、第6章和第7章由黃春芳編寫，其余章節(jié)由潘風(fēng)文編寫。潘啟儒在本書編寫過程中做了許多協(xié)助工作，在此表示真誠感謝。由于平時(shí)業(yè)務(wù)繁忙，編寫時(shí)間比較倉促，因此書中難免存在疏漏，希望廣大讀者在閱讀過程中不吝給出批評(píng)指正，以便我們?cè)谥赜�時(shí)進(jìn)行修改、完善。作者QQ：420165499。

本書的讀者對(duì)象為從事數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能系統(tǒng)開發(fā)的人員以及教師和學(xué)生，也可以作為大數(shù)據(jù)及人工智能方向愛好者的自學(xué)用書。



潘風(fēng)文　黃春芳

2019年10月