将线性 SVC 系数导出到 PMML

问：

我正在尝试将线性 SVC 导出到 PMML。我创建了一个 sklearn 管道 （sklearn.pipeline.Pipeline），其中包含一个 SimpleImputer、一个标准缩放器和一个线性支持向量机 （svm.SVC（kernel=“linear”））。

我使用 sklearn2pmml.make_pmml_pipeline 函数将其转换为 PMML 管道。接下来，我可以使用 sklearn2pmml 函数导出此管道。效果很好。但是，如果我检查 PMML 文件，我发现模型是使用支持向量保存的。模型的权重或系数不存储在 PMML 文件中。

我希望这些系数能够为每个结果生成局部解释（使用系数和特征分数的点积元素）。此外，该模型现在仅输出 0 或 1 分数，而我想获得由点积产生的分数。

我试图寻找是否可以导出 SVC 的系数而不是支持向量，但只找到了一些晦涩难懂的参考，但没有找到真正的示例或应用。

有谁知道是否可以使用 sklearn2pmml 包执行此操作。或者使用不同的方法将 sklearn 模型导出到 PMML 文件？

TLDR：我尝试将线性 SVC 导出到 PMML，虽然它有效，但它只导出支持向量。我也想要模型的系数，但似乎无法弄清楚如何。