LocalOutlierFactor模型导出pmml文件, 该模型属于无监督模型，所以将skl_to_pmml()函数中的target_name=' ',但报错 'LocalOutlierFactor' object has no attribute '_y'。

#但类似的无监督模型，如IsolationForest、OneClassSVM不会报错，求大佬解答一下谢谢

         from nyoka import skl_to_pmml
         pipeline = PMMLPipeline([("classifier", LocalOutlierFactor()])
        skl_to_pmml(pipeline, col_names=featname, target_name=' ', pmml_f_name=pmml_path)

        AttributeError: 'LocalOutlierFactor' object has no attribute '_y'

【以下回答由 GPT 生成】

问题解答：

背景知识：

1. LocalOutlierFactor模型：LocalOutlierFactor是一种基于密度的无监督异常检测算法，用于识别数据集中的异常点。它通过计算每个样本点周围邻近样本的平均密度来确定异常值。

2. pmml文件：Predictive Model Markup Language（PMML）是一种用于保存和传输预测模型的标准文件格式。它可以将机器学习模型导出为可供其他系统使用的格式。

3. skl_to_pmml()函数：你提到的skl_to_pmml()函数用于将scikit-learn模型导出为pmml文件。

问题原因：

根据你提供的问题描述，LocalOutlierFactor模型在导出为pmml文件时出现了报错'LocalOutlierFactor' object has no attribute '_y'。这个报错的原因是LocalOutlierFactor模型在内部需要访问目标变量的_y属性，但正如你所说，LocalOutlierFactor是一个无监督模型，没有目标变量，因此导致了报错。

解决方案：

目前来说，skl_to_pmml()函数不支持直接将LocalOutlierFactor模型导出为pmml文件。但我们有一些替代的解决方案来导出LocalOutlierFactor模型：

方案一: 使用pickle库将模型序列化保存。

可以使用pickle库将LocalOutlierFactor模型保存为二进制文件，以便以后加载使用。以下是一个示例代码：

import pickle

lof_model = LocalOutlierFactor()
# 训练模型
# ...

# 保存模型为二进制文件
with open('lof_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(lof_model, f)

这样做可以保留模型的状态，以备以后使用。

方案二: 将模型转换为其他格式，如joblib或protobuf。

除了pmml格式，还有其他一些机器学习模型导出的格式。例如，你可以尝试使用joblib库将模型保存为二进制文件，或使用protobuf库将模型保存为protocol buffer格式。以下是示例代码：

使用joblib保存和加载模型：

from sklearn.externals import joblib

lof_model = LocalOutlierFactor()
# 训练模型
# ...

# 保存模型为二进制文件
joblib.dump(lof_model, 'lof_model.joblib')

# 加载模型
lof_model = joblib.load('lof_model.joblib')

使用protobuf保存和加载模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import signature_constants
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants

lof_model = LocalOutlierFactor()
# 训练模型
# ...

# 保存模型为protobuf格式
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('lof_model')
signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={"input": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_tensor)},
    outputs={"output": tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output_tensor)},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)
builder.add_meta_graph_and_variables(
    sess, [tag_constants.SERVING], signature_def_map={signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature})
builder.save()

根据实际需求选择适合的格式进行保存和加载模型。

结论：

由于LocalOutlierFactor模型在skl_to_pmml()函数中无法直接导出为pmml文件，因此我们提供了两种可行的替代方案：使用pickle库将模型序列化保存为二进制文件，或将模型转换为其他格式，如joblib或protobuf。通过这些方法，你可以保存和加载LocalOutlierFactor模型，并在以后使用。

希望以上解决方案能帮助到你！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。

你把代码和报错信息发给我看一下