如何在SAP HANA Studio中保存R randomForest对象？

3pmvbmvn 于 2023-06-19 发布在其他

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我是SAP World的新手，我正在尝试使用SAP HANA Studio中安装的R Server（HANA Studio版本：2.3.8和R Server 3.4.0版本）
我的任务是：

在HANA Studio中的R Server上训练randomForest模型（借助HANA上的RLANG过程）
将randomForest模型保存为HANA中的PAL模型对象
使用该模型对HANA中的新数据进行预测

下面是一个RLANG过程的小例子，用于在HANA上训练和保存模型：

PROCEDURE "PA"."RF_TRAIN" ( 
    IN data "PA"."IRIS", 
    OUT modelOut "PA"."TRAIN_MODEL"
 ) 
    LANGUAGE RLANG 
SQL SECURITY INVOKER 
DEFAULT SCHEMA "PA"
AS
BEGIN

require(randomForest)
require(dplyr)
require(pmml)
# iris <- as.data.frame(data)
data(iris)
iris <- iris %>% mutate(y = factor(ifelse(Species == "setosa", 1, 0)))
model <- randomForest(y~Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, iris,
         importance = TRUE,
         ntree = 500)
modelOut <- as.data.frame(pmml(model))

END;

（请不要混淆，我没有使用我的输入数据进行模型训练，这不是一真实的例子）
下面是SAP HANA上模型的表的外观：

在这个例子中，训练是有效的，但我不知道如何将随机森林对象保存在SAP HANA数据库中，或者如何将随机森林对象转换为图片中的类似对象。
会很感激任何帮助：）

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/47183274/how-to-save-an-r-randomforest-object-within-sap-hana-studio

1条答案

按热度按时间

qni6mghb1#

如果您计划使用R服务器进行预测，则可以将随机Forest模型存储为SAP HANA中的BLOB对象。
在SAP HANA R Integration Guide之后，您需要。
1.在表"PA"."TRAIN_MODEL中包含BLOB属性。
1.在将模型写入表之前，使用函数serialize将其存储为二进制。
1.调用predict过程时加载并Unserialize模型。
在你的R脚本中。

require(randomForest)
require(dplyr)
require(pmml)
generateRobjColumn <- function(...){
        result <- as.data.frame(cbind(
            lapply(
                list(...),
                function(x) if (is.null(x)) NULL else serialize(x, NULL)
            )
        ))
        names(result) <- NULL
        names(result[[1]]) <- NULL
        result
    }
# iris <- as.data.frame(data)
data(iris)
iris <- iris %>% mutate(y = factor(ifelse(Species == "setosa", 1, 0)))
model <- randomForest(y~Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, iris,
         importance = TRUE,
         ntree = 500)
modelOut <- data.frame(ID = 1, MODEL = generateRobjColumn(pmml(model)))

请注意，如果您计划按原样重用模型，那么实际上并不需要使用pmml。
在另一个过程中，您将需要调用此表并取消序列化模型以进行预测。

CREATE PROCEDURE "PA"."RF_PREDICT" (IN data "PA"."IRIS", IN modelOut "PA"."TRAIN_MODEL", OUT result "PA"."PRED")
LANGUAGE RLANG AS
BEGIN
  rfModel <- unserialize(modelOut$MODEL[[1]])
  result <- predict(rfModel, newdata = data) # or whatever steps you need for prediction
END;

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