Os detalhes da API de previsão do Google estão nesta página , mas não consigo encontrar detalhes sobre os algoritmos de previsão em execução atrás da API.
Até agora, concluí que eles permitem que você forneça suas etapas de pré-processamento no formato PMML.
Respostas:
Uma variedade de métodos está disponível para o usuário. A documentação de suporte fornece orientações e dicas sobre quando um ou outro modelo é mais apropriado.
Esta página mostra os seguintes métodos de aprendizado:
EDIT: No entanto, não vejo nenhuma informação específica sobre os algoritmos. Por exemplo, o modelo de árvore usa ganho de informações ou índice de gini para divisões?
O Google não publica os modelos que eles usam, mas eles especificamente não suportam modelos da especificação PMML.
Se você olhar atentamente para a documentação desta página , notará que a seleção do modelo no esquema está acinzentada, indicando que é um recurso não suportado do esquema.
A documentação especifica que, por padrão, ele usará um modelo de regressão para dados de treinamento com respostas numéricas e um modelo de categorização não especificado para dados de treinamento que resulta em respostas baseadas em texto.
A API do Google Prediction também suporta modelos hospedados (embora apenas alguns modelos de demonstração estejam disponíveis no momento) e modelos especificados com uma transformação PMML. A documentação contém um exemplo de modelo definido por uma transformação PMML . (Também há uma observação nessa página informando que os elementos PMML ... Model não são suportados).
O padrão PMML que o Google suporta parcialmente é a versão 4.0.1 .