principais fornecedores de analitica e um grande exemplo de empresas que estao adotando a interoperabilidade. A IBM, SAS, Microstrategy, Equifax, NASA, e Zementis fazem parte do Data Mining Group (DMG), o comite que esta elaborando a PMML. As empresas de padroes abertos, como a KNIME e a Rapid-I, tambem fazem parte do comite. A PMML existe para "moldar" a area de analitica preditiva e, portanto, fazer com que o mundo preditivo seja um lugar melhor para voce.Fundamentos da PMMLA PMML e a linguagem padrao de fato usada para representar os modelos de mineracao de dados. Modelos de analitica preditiva e modelos de mineracao de dados sao termos usados para designar os modelos matematicos que usam tecnicas estatisticas para aprender padroes ocultos em grandes volumes de dados historicos. Os modelos de analise preditiva usam o conhecimento adquirido durante o treinamento para prever a existencia de padroes conhecidos em dados novos. A PMML permite compartilhar facilmente modelos de analise preditiva entre aplicativos diferentes. Portanto, voce pode treinar um modelo em um sistema, expressa-lo em PMML e move-lo a outro sistema, no qual voce pode usa-lo para prever, por exemplo, a probabilidade de falha em uma maquina.A PMML e uma criacao do Data Mining Group, um comite liderado por fornecedores e composto por empresas de analise comerciais e de software livre. Consequentemente, a maioria das ferramentas atuais de mineracao de dados pode exportar ou importar a PMML. A PMML, um padrao maduro que vem evoluindo nos ultimos 10 anos, pode representar nao so as tecnicas estatisticas usadas para aprender padroes a partir dos dados como as redes neurais artificiais e arvores de decisao mas tambem o pre-processamento de dados brutos de entrada e o pos-processamento da saida do modelo (veja a Figura 1).Figura 1. A PMML incorpora o pre-processamento e o pos-processamento dos dados, bem como o modelo preditivo propriamente dito A estrutura de um arquivo de PMML segue as etapas usadas normalmente para criar uma solucao preditiva que inclui:Dicionario de dados e um produto da fase de analise de dados que identifica os campos de dados de entrada que sao mais uteis para resolver o problema em questao. Podem ser campos numericos, ordinais e de categoria.Esquema de mineracao define as estrategias para manipular valores ausentes e perifericos. Isso e extremamente util, ja que, muito frequentemente, sempre que os modelos sao utilizados, alguns campos de dados obrigatorios de entrada podem estar vazios ou preenchidos incorretamente.Transformacoes de dados definem os calculos necessarios para pre-processar os dados brutos de entrada nos campos derivados. Os campos derivados (tambem chamados de detectores de recursos) combinam ou modificam os campos de entrada para obter informacoes mais relevantes. Por exemplo: para prever a pressao de frenagem usada para parar um carro, um modelo preditivo pode usar como entrada bruta a temperatura externa e a presenca de agua (choveu?). Um campo derivado pode combinar esses dois campos para detectar a existencia de gelo na estrada. Em seguida, o campo sobre o gelo e usado como entrada direta para o modelo que preve a pressao de frenagem necessaria para parar.Definicao de modelo define