AcumosXappAdapter/iris_sklearn.py

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   2 # Acumos Apache-2.0
   3 # ===================================================================================
   4 # Copyright (C) 2017-2018 AT&T Intellectual Property & Tech Mahindra. All rights reserved.
   5 # ===================================================================================
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  10 #
  11 # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  12 #
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  14 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  15 # See the License for the specific language governing permissions and
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  17 # ===============LICENSE_END=========================================================
  18
  19 from acumos.session import AcumosSession
  20 from acumos.modeling import Model, List, create_dataframe
  21
  22 import numpy as np
  23 import pandas as pd
  24 from sklearn.datasets import load_iris
  25 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  26
  27 iris = load_iris()
  28 X = iris.data
  29 y = iris.target
  30
  31 clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
  32 clf.fit(X, y)
  33
  34 # here, an appropriate NamedTuple type is inferred from a pandas DataFrame
  35 X_df = pd.DataFrame(X, columns=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width'])
  36 IrisDataFrame = create_dataframe('IrisDataFrame', X_df)
  37
  38 # ==================================================================================
  39 # # or equivalently:
  40 #
  41 # IrisDataFrame = create_namedtuple('IrisDataFrame', [('sepal_length', List[float]),
  42 #                                                     ('sepal_width', List[float]),
  43 #                                                     ('petal_length', List[float]),
  44 #                                                     ('petal_width', List[float])])
  45 # ==================================================================================
  46
  47 def classify_iris(df: IrisDataFrame) -> List[int]:
  48     '''Returns an array of iris classifications'''
  49     X = np.column_stack(df)
  50     return clf.predict(X)
  51
  52 model = Model(classify=classify_iris)
  53
  54 session = AcumosSession()
  55
  56 session.dump(model,'iris_sklearn','/Users/guy/Desktop')