PMML（Predictive Model Markup Language）是一種基於XML的標準語言，用於表達數據挖掘模型，並允許在不同的應用程式之間輕鬆共享預測分析模型。PMML模型的主要組成部分包括：
數據字典（Data Dictionary）。描述輸入數據的欄位，包括數值、順序和分類欄位。
數據轉換（Transformations）。定義將原始輸入數據預處理至派生欄位所需的計算，如標準化、缺失值處理和啞變數的生成。
模型定義（Model Definition）。定義模型的類型和參數，例如樹模型的分裂節點。
模型輸出（Output）。指定模型的輸出結果。
目標（Target）。定義套用於模型輸出的後處理步驟，如將預測結果轉換為可理解的分數。
模型驗證（Model Validation）。包含輸入數據記錄和預期模型輸出的示例集，以確保模型在不同系統中的表現一致。
PMML模型的優點包括平台無關性、互操作性、廣泛支持性以及可讀性。它允許模型部署環境脫離開發環境，實現跨平台部署，並支持多種流行的數據挖掘模型。儘管PMML模型在某些情況下可能略大於算法庫自己獨有的模型檔案，並且在載入速度上可能稍有落後，但它們提供了在不同系統和應用程式之間共享和部署模型的能力。