在机器学习的生产环境中，我们经常需要将多服务器托管网个模型的预测结果进行融合，以便提高预测的准确性。这个过程通常涉及到多个模型子分的简单逻辑回归融合。虽然离线训练时我们可以直接使用sklearn的逻辑回归进行训练和调参，但在生产环境中，模型的上线往往需要使用PMML（Predictive Model Markup Language）格式。PMML不仅能够在一个文件中完成多个模型的融合，还可以输出融合后的Sigmoid打分，极大地方便了生产环境中的模型管理和使用。
使用PMML的Segmentation功能进行模型融合
通过阅读PMML文档，我们发现可以利用其Segmentation功能来服务器托管网实现模型的融合。在PMML文件的最外层使用Segmentation并指定multipleModelMethod为”SelectAll”，这样就可以在最终输出中包含所有内层Segment的输出。这一功能为模型融合提供了便利。
处理单模型分数缺失问题
在实际应用中，我们可能会遇到单个模型分数缺失或等于某个固定常数（例如-999，代表缺失）的情况。这时，我们希望将其视为融合失败，即不进行融合处理，直接返回一个特定的融合失败值（如-999）。为了实现这一逻辑，我们可以使用Segmentation来包裹整个回归过程，设置multipleModelMethod为selectFirst。这样，当内部的第一个Segment检测到某个模型子分等于-999时，就会选择这条路径，并最终输出-999作为融合失败的标志。
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将最终分数转换为概率值
为了将回归后的预测值通过Sigmoid函数转换为概率值，从而和线上使用的分数保持一致的量纲，我们可以在有效的回归Segment中使用normalizationMethod='logit'。这样，输出的分数就会经过Sigmoid转换，转化为概率值。
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为最终输出重新命名
为了方便调用和解析PMML文件，我们需要在文件的最后为输出统一命名。通过指定OutputField的name和对应的segmentId，我们可以清晰地标识每个输出值的来源，使得输出结果更加直观易懂。
通过以上步骤和优化技巧，我们可以高效地使用PMML实现多个模型的融合，处理单模型分数缺失问题，并将最终分数转换为概率值，同时为输出结果重新命名，以便于调用和解析。这样不仅提升了模型融合的准确性，也增强了生产环境中模型管理的便利性。
参考资料
- PMML 4.3 Regression
- PMML 4.3 MultipleModels
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