如何在Java中实现PMML模型部署

在Java中实现PMML模型部署，你需要遵循以下步骤：

1. 准备PMML文件：首先，确保你已经将机器学习模型导出为PMML格式。你可以使用诸如R、Python或Spark MLlib等工具来实现这一点。

2. 添加相关依赖：为了在Java项目中使用PMML模型，你需要添加以下依赖到你的pom.xml文件中（如果你使用的是Maven项目）：

    <!-- JPMML-Evaluator -->
   
       org.jpmml
       pmml-evaluator
       1.5.13
    
    <!-- JPMML-Model -->
   
       org.jpmml
       pmml-model
       1.5.13
    
    <!-- JAXB -->
   
       javax.xml.bind
       jaxb-api
       2.3.1
    

3. 加载PMML模型：使用JPMML-Evaluator库加载PMML文件并创建一个Evaluator实例。以下是一个示例代码：

import org.dmg.pmml.PMML;
import org.jpmml.evaluator.Evaluator;
import org.jpmml.evaluator.ModelEvaluatorFactory;
import org.jpmml.model.JAXBUtil;

import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;

public class PMMLModel {
    private Evaluator evaluator;

    public PMMLModel(String pmmlFilePath) throws Exception {
        try (InputStream inputStream = new FileInputStream(pmmlFilePath)) {
            PMML pmml = JAXBUtil.unmarshalPMML(inputStream);
            this.evaluator = ModelEvaluatorFactory.newInstance().newModelEvaluator(pmml);
        }
    }

    // 其他方法，如获取输入/输出字段等
}

4. 使用模型进行预测：创建一个Map对象，将输入数据添加到该对象中，然后使用evaluator.evaluate(arguments)方法进行预测。以下是一个示例代码：

import org.jpmml.evaluator.FieldValue;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class PMMLModel {
    // ...

    public Map arguments = new LinkedHashMap<>();
        for (Map.EntryString key = entry.getKey();
            Object value = entry.getValue();
            FieldValue fieldValue = evaluator.prepare(key, value);
            arguments.put(key, fieldValue);
        }

        Mapreturn results;
    }

    // 其他方法，如获取输入/输出字段等
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            PMMLModel pmmlModel = new PMMLModel("path/to/your/pmml/file.pmml");

            Map inputData = new HashMap<>();
            inputData.put("field1", 1.0);
            inputData.put("field2", "category1");
            // ... 添加其他输入字段

            Map"Prediction: " + prediction);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}