大体流程

用python将生成的模型导出为pmml格式，java通过加载本地pmml文件的形式读取模型，给予参数，实现预测或分类，本文用spring boot，接口接收前端各参数数值，预测后返回给前端使用，大致这么个流程

python方面

生成模型并导出pmml的代码

def exportPmml():iris = load_iris()# 创建带有特征名称的 DataFrameiris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)# 创建模型管道iris_pipeline = PMMLPipeline([("classifier", RandomForestClassifier())])# 训练模型iris_pipeline.fit(iris_df, iris.target)# 导出模型到 RandomForestClassifier_Iris.pmml 文件sklearn2pmml(iris_pipeline, "RandomForestClassifier_Iris.pmml")return None

网上可以搜到挺多，这里是用的JPMML导出Pmml，pipeline用的是PMMLPipeline，其实也是实现的sklearn的pipeline，如果用Nyoka，pipeline用的是sklearn的pipeline，差不多，它们的github主页都提供了Usage和多种模型案例

Java方面

一个坑

网上搜到的代码在加载pmml模型是如果遇到报错提示Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: http://www.dmg.org/PMML-4_4，尝试把文件里第二行版本号修改为

另一个小点

maven里有关pmml的包的版本号1.4.x与1.5.x的代码有差别，导的版本不匹配，可能导的东西都找不到，而且名字也会不一样

代码

@Component
public class LoadModel1_5_x {private Evaluator evaluator;public String modelUrl="E:\\Softwares\\Learn\\IntelliJ_Projects\\IrisModelTest\\src\\main\\resources\\static\\RandomForestClassifier_Iris.pmml";public LoadModel1_5_x() {PMML pmml;// 模型导入try {if (modelUrl != null) {File file = new File(modelUrl);InputStream inputStream = new FileInputStream(file);InputStream is = inputStream;pmml = org.jpmml.model.PMMLUtil.unmarshal(is);ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory = ModelEvaluatorFactory.newInstance();//1.5.x版本 使用一个pmml配置了两个不同的evaluatorsModelEvaluatorBuilder modelEvaluatorBuilder = new ModelEvaluatorBuilder(pmml);//第一种this.evaluator = modelEvaluatorBuilder.build();System.out.println("模型build成功！");}} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (SAXException e) {e.printStackTrace();} catch (JAXBException e) {e.printStackTrace();}}public Object predict(Map<String,Double> irismap){List<InputField> inputFields = evaluator.getInputFields();// 过模型的原始特征，从画像中获取数据，作为模型输入Map<FieldName, FieldValue> arguments = new LinkedHashMap();for (InputField inputField : inputFields) {FieldName inputFieldName = inputField.getName();Object rawValue = irismap.get(inputFieldName.getValue());FieldValue inputFieldValue = inputField.prepare(rawValue);arguments.put(inputFieldName, inputFieldValue);}Map<FieldName, ?> results = evaluator.evaluate(arguments);List<TargetField> targetFields = evaluator.getTargetFields();//对于分类问题等有多个输出。for (TargetField targetField : targetFields) {FieldName targetFieldName = targetField.getName();Object targetFieldValue = results.get(targetFieldName);System.err.println("target: " + targetFieldName.getValue()+ " value: " + targetFieldValue);}return results;}}

然后controller里autowired一个模型，构造一个参数map

Map<String, Double> map = new HashMap<String, Double>();map.put("sepal length (cm)", (double) 7);map.put("sepal width (cm)", (double) 3.2);map.put("petal length (cm)", (double) 4.7);map.put("petal width (cm)", (double) 1.4);

使用模型类的predict方法就可以简单实现啦

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