Die Details der Google Prediction-API finden Sie auf dieser Seite . Ich kann jedoch keine Details zu den Vorhersagealgorithmen finden, die hinter der API ausgeführt werden.
Bisher habe ich festgestellt, dass Sie damit Ihre Vorverarbeitungsschritte im PMML-Format bereitstellen können.
Dem Benutzer stehen verschiedene Methoden zur Verfügung. Die Support-Dokumentation enthält exemplarische Vorgehensweisen und Tipps, wann das eine oder andere Modell am besten geeignet ist.
Diese Seite zeigt die folgenden Lernmethoden:
EDIT: Ich sehe jedoch keine spezifischen Informationen über die Algorithmen. Verwendet das Baummodell beispielsweise Informationsgewinn oder Gini-Index für Teilungen?
Google veröffentlicht die von ihnen verwendeten Modelle nicht, unterstützt jedoch keine Modelle aus der PMML-Spezifikation.
Wenn Sie sich die Dokumentation auf dieser Seite genau ansehen , werden Sie feststellen, dass die Modellauswahl innerhalb des Schemas ausgegraut ist, was darauf hinweist, dass es sich um eine nicht unterstützte Funktion des Schemas handelt.
In der Dokumentation wird angegeben, dass standardmäßig ein Regressionsmodell für Trainingsdaten mit numerischen Antworten und ein nicht angegebenes Kategorisierungsmodell für Trainingsdaten verwendet wird, das zu textbasierten Antworten führt.
Die Google Prediction API unterstützt auch gehostete Modelle (obwohl derzeit nur wenige Demomodelle verfügbar sind) und Modelle, die mit einer PMML-Transformation angegeben wurden. Die Dokumentation enthält ein Beispiel für ein Modell, das durch eine PMML-Transformation definiert wurde . (Auf dieser Seite befindet sich auch ein Hinweis, dass PMML ... Modellelemente nicht unterstützt werden.)
Der PMML-Standard, den Google teilweise unterstützt, ist Version 4.0.1 .