离线安装sklearn2pmml

好的，以下是离线安装 sklearn2pmml 的步骤：

1. 在一台联网的电脑上，安装好 Python 和 pip。
2. 执行以下命令，下载 sklearn2pmml 以及其依赖的库：

   pip download sklearn2pmml -d <下载路径> --no-deps

其中，`<下载路径>`是指你希望下载的文件放置的路径。

3. 将下载好的文件拷贝到没有联网的电脑上，执行以下命令进行安装：

   pip install --no-index --find-links=<下载路径> sklearn2pmml

其中，`<下载路径>`是指你拷贝下载好的文件的路径。

这样，你就可以在没有联网的电脑上安装 sklearn2pmml 了。

相关问题

sklearn2pmml.PMMLPipeline

sklearn2pmml.PMMLPipeline是一个用于将scikit-learn模型转换为PMML（预测建模标记语言）格式的工具。PMMLPipeline是sklearn2pmml库提供的一个类，它可以将多个scikit-learn的转换器和模型组合在一起，并将整个流程转换为PMML格式的文件。通过使用PMMLPipeline，你可以轻松地将scikit-learn模型导出到其他支持PMML的平台或工具中。

sklearn2pmml的文档

您在sklearn2pmml的官方文档中找到详细的使用说明和示例。以下是sklearn2pmml的文档链接：

https://sklearn2pmml.readthedocs.io/

在该文档中，您可以找到以下内容：

- 安装说明：如何安装sklearn2pmml库以及其依赖项。
- 快速入门指南：一个简单的示例，演示如何将Scikit-learn模型转换为PMML格式。
- 转换器说明：如何使用不同的转换器将不同类型的Scikit-learn模型转换为PMML格式。
- 高级用例：更复杂的示例，演示如何使用sklearn2pmml进行模型集成和调整。
- API文档：sklearn2pmml库的完整API文档。

此外，sklearn2pmml还提供了一些示例代码，帮助您更好地理解如何使用该库。您可以在sklearn2pmml的GitHub页面中找到这些示例代码：

https://github.com/jpmml/sklearn2pmml/tree/master/examples

在这些示例代码中，您可以找到如何使用不同的Scikit-learn模型转换为PMML格式的示例。