API dự đoán của Google: Phương pháp đào tạo / dự đoán nào Google Dự đoán API sử dụng?

Chi tiết về API dự đoán của Google có trên trang này , nhưng tôi không thể tìm thấy bất kỳ chi tiết nào về các thuật toán dự đoán chạy phía sau API.

Cho đến nay tôi đã tập hợp rằng họ cho phép bạn cung cấp các bước tiền xử lý của bạn ở định dạng PMML.

Nếu bạn xem qua các thông số kỹ thuật của PMML mà bạn có thể tìm thấy ở đây, bạn có thể thấy ở menu bên trái những tùy chọn bạn có (như ModelTree, NaiveBayes, Neural Nets, v.v.).

Một loạt các phương pháp có sẵn cho người dùng. Tài liệu hỗ trợ đưa ra các hướng dẫn và lời khuyên khi một hoặc một mô hình khác phù hợp nhất.

Trang này hiển thị các phương pháp học tập sau:

• "Hiệp hộiModel"
• "ClusteringModel"
• "GeneralRegressionModel"
• "Khai thác mỏ"
• "NaiveBayesModel"
• "Mạng lưới thần kinh"
• "Mô hình hồi quy"
• "RuleInModel"
• "SequenceModel"
• "SupportVectorMachineModel"
• "Văn bản"
• "TimeSeriesModel"
• "TreeModel"

EDIT: Tuy nhiên, tôi không thấy bất kỳ thông tin cụ thể nào về các thuật toán. Ví dụ, mô hình cây có sử dụng thông tin đạt được hoặc chỉ số gini để phân chia không?

Google không xuất bản các mô hình họ sử dụng, nhưng họ đặc biệt không hỗ trợ các mô hình từ đặc tả PMML.

Nếu bạn xem kỹ tài liệu trên trang này , bạn sẽ thấy rằng lựa chọn mô hình trong lược đồ bị mờ đi cho thấy đó là một tính năng không được hỗ trợ của lược đồ.

Các tài liệu hướng dẫn không giải thích rõ ràng rằng theo mặc định nó sẽ sử dụng một mô hình hồi quy cho dữ liệu đào tạo mà có câu trả lời số, và một mô hình phân loại không xác định cho đào tạo dữ liệu mà câu trả lời kết quả trong văn bản dựa.

API dự đoán của Google cũng hỗ trợ các mô hình được lưu trữ (mặc dù hiện tại chỉ có một vài mô hình demo) và các mô hình được chỉ định bằng biến đổi PMML. Tài liệu này có chứa một ví dụ về mô hình được xác định bởi biến đổi PMML . (Ngoài ra còn có một lưu ý trên trang đó nói rằng PMML ... Các phần tử mô hình không được hỗ trợ).

Tiêu chuẩn PMML mà google hỗ trợ một phần là phiên bản 4.0.1 .