PMML 4.4降级至4.3版本方法及sklearn2pmml适配报错咨询

一、sklearn2pmml 0.56版本报错修复与正确用法 #

你遇到的AttributeError: 'PMMLPipeline' object has no attribute 'apply_transformer'报错，核心原因是sklearn2pmml 0.56版本和过高版本的scikit-learn不兼容，该版本发布于2021年，仅适配scikit-learn 0.24及更早版本，新版scikit-learn新增的Pipeline方法未被旧版sklearn2pmml支持。
正确操作步骤如下：

• 先卸载现有冲突依赖：
  pip uninstall -y scikit-learn sklearn2pmml
• 安装对应适配版本（注意包版本号需要双等号匹配，你之前的安装命令格式错误也是潜在问题）：
  pip install scikit-learn==0.24.2 sklearn2pmml==0.56.1
• 导出代码可直接沿用原有写法，版本匹配后不会再触发属性不存在报错，fit完成后直接调用sklearn2pmml方法即可导出PMML 4.3版本文件。

二、PMML 4.4版本降级为4.3版本方案 #

如果已经用新版sklearn2pmml生成了PMML 4.4文件，可通过以下方案降级：

• 基础修改：直接打开PMML XML文件，将根节点<PMML>的version属性值从"4.4"修改为"4.3"。如果你的模型没有用到PMML 4.4版本新增的专属特性（比如isCyclic属性、FeatureImportance标签、新版树模型分裂规则等），修改后即可直接被支持PMML 4.3的解析引擎正常读取。
• 特性兼容处理：如果文件中存在4.4版本新增的专属标签或属性，手动删除这些非通用字段即可。如果用到了4.4版本才支持的算法特性，建议优先用适配的sklearn2pmml 0.56版本重新训练导出模型，避免功能异常。

注意：对PMML校验规则严格的生产场景，优先选择适配版本重新导出的方案，兼容性和可靠性高于手动降级修改

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user59419