Google Prediction API：Google Prediction APIが採用しているトレーニング/予測方法は何ですか？

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Google Prediction APIの詳細はこのページにありますが、APIの背後で実行されている予測アルゴリズムの詳細を見つけることができません。

これまでのところ、PMML形式で前処理ステップを提供できるようにするために収集しました。

tools

— タヒール・アクタール
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ここで見つけることができるPMMLの仕様を確認すると、左側のメニューにあるオプション（ModelTree、NaiveBayes、ニューラルネットなど）を確認できます。

— ラパイオ
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ユーザーはさまざまな方法を使用できます。サポートドキュメントには、1つまたは別のモデルが最適な場合のウォークスルーとヒントが記載されています。

このページには、次の学習方法が表示されます。

「AssociationModel」
「ClusteringModel」
「GeneralRegressionModel」
「MiningModel」
「NaiveBayesModel」
"神経網"
「RegressionModel」
「RuleSetModel」
「SequenceModel」
「SupportVectorMachineModel」
「TextModel」
「TimeSeriesModel」
「TreeModel」

編集：ただし、アルゴリズムに関する特定の情報は表示されません。たとえば、ツリーモデルは分割に情報ゲインまたはジニインデックスを使用しますか？

— ブレント・ブラゼク
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Googleは使用するモデルを公開していませんが、PMML仕様のモデルをサポートしていません。

このページのドキュメントをよく見ると、スキーマ内のモデルの選択がグレー表示されており、スキーマのサポートされていない機能であることを示しています。

ドキュメントが綴るんデフォルトでは、そのテキストで結果に基づく解答データをトレーニングするための数値の答えを持ってトレーニングデータのための回帰モデル、不特定分類モデルを使用すること。

Google Prediction APIは、ホストされたモデル（現在、少数のデモモデルのみが利用可能です）、およびPMML変換で指定されたモデルもサポートしています。ドキュメントには、PMML変換によって定義されたモデルの例が含まれています。（そのページには、PMML ... Model要素はサポートされていないという注記もあります）。

googleが部分的にサポートするPMML標準はバージョン4.0.1ですです。

— スティーブ・カレスタッド
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