python训练出的模型怎么调用_使用java调用python训练出的pmml模型
记录下自己的过程，以后可以随时用，如果能帮到大家就更好了。
从安装软件说起，嫌麻烦的就别看了。
一、下载工具（俗话说得好，预先善其事必先利其器！哈哈）
我刚开始安装的是eclipse，但有诸多麻烦不能解决，就用了IDEA，和Pycharm一个公司发行的。
首先进入官网： http://www.jetbrains.com/products.html#lang=java
选择IDEA下载：
文章图片
由于社区版的功能太少，我下载的是企业版的，后边会告诉破解方法。
IDEA的安装教程网上都有，正常安装就好。
企业版的激活码大家可以关注一个公众号，我也是在网上找到的。
http://idea.medeming.com/
关注公众号后粘贴就行了。
二、Java环境安装
参考教程：https://blog.csdn.net/weixin_38381149/article/details/89668578
写博客时想找当时看的博客，但发现了这个很全的，jdk,maven,tomcat都有。
想当初我为了装一个maven花了好久。。。
三、新建Maven项目
File ==》New==》Project==》Maven
四、接下来在IDEA中配置Maven，这是当时参考的博客：https://www.cnblogs.com/jiangzhaowei/p/9534393.html
五、添加依赖
由于我只是为了调用模型，没有太多依赖，只添加了这么几个
org.jpmml
pmml-evaluator
1.4.1
org.jpmml
pmml-evaluator-extension
1.4.1
javax.xml.bind
jaxb-api
2.3.0
【python训练出的模型怎么调用_使用java调用python训练出的pmml模型】com.sun.xml.bind
jaxb-core
2.3.0
com.sun.xml.bind
jaxb-impl
2.3.0
六、java调用Python训练出的pmml模型的代码
importorg.dmg.pmml.FieldName;
importorg.dmg.pmml.PMML;
import org.jpmml.evaluator.*;
importorg.jpmml.model.PMMLUtil;
importorg.xml.sax.SAXException;
importjavax.xml.bind.JAXBException;
importjava.io.FileInputStream;
importjava.io.FileNotFoundException;
importjava.io.IOException;
importjava.io.InputStream;
importjava.util.ArrayList;
importjava.util.HashMap;
importjava.util.List;
importjava.util.Map;
public classClassificationModel {privateEvaluator modelEvaluator;
/*** 通过传入 PMML 文件路径来生成机器学习模型
*
*@parampmmlFileName pmml 文件路径*/
publicClassificationModel(String pmmlFileName) {
PMML pmml= null;
try{if (pmmlFileName != null) {
InputStream is= newFileInputStream(pmmlFileName);
pmml=PMMLUtil.unmarshal(is);
try{
is.close();
}catch(IOException e) {
System.out.println("InputStream close error!");
}
ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory=ModelEvaluatorFactory.newInstance();
this.modelEvaluator =(Evaluator) modelEvaluatorFactory.newModelEvaluator(pmml);
modelEvaluator.verify();
System.out.println("加载模型成功！");
}
}catch(SAXException e) {
e.printStackTrace();
}catch(JAXBException e) {
e.printStackTrace();
}catch(FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
}
}//获取模型需要的特征名称
public ListgetFeatureNames() {
List featureNames = new ArrayList();
List inputFields =modelEvaluator.getInputFields();
for(InputField inputField : inputFields) {
featureNames.add(inputField.getName().toString());
}returnfeatureNames;
}//获取目标字段名称
publicString getTargetName() {return modelEvaluator.getTargetFields().get(0).getName().toString();
}//使用模型生成概率分布
private ProbabilityDistribution getProbabilityDistribution(Maparguments) {
Map evaluateResult =modelEvaluator.evaluate(arguments);
FieldName fieldName= newFieldName(getTargetName());
return(ProbabilityDistribution) evaluateResult.get(fieldName);
}//预测不同分类的概率
public ValueMap predictProba(Maparguments) {
ProbabilityDistribution probabilityDistribution=getProbabilityDistribution(arguments);
returnprobabilityDistribution.getValues();
}//预测结果分类
public Object predict(Maparguments) {
ProbabilityDistribution probabilityDistribution=getProbabilityDistribution(arguments);
returnprobabilityDistribution.getPrediction();
}public static voidmain(String[] args) {
ClassificationModel clf= new ClassificationModel("D:/JupyterSpace/RandomForestClassifier_Iris.pmml");
//这里模型地址
List featureNames =clf.getFeatureNames();
System.out.println("feature: " +featureNames);
//构建待预测数据
Map waitPreSample = new HashMap<>();
#这里的key一定要对应python中的列名
waitPreSample.put(new FieldName("sepal length (cm)"), 10);
waitPreSample.put(new FieldName("sepal width (cm)"), 1);
waitPreSample.put(new FieldName("petal length (cm)"), 3);
waitPreSample.put(new FieldName("petal width (cm)"), 2);
System.out.println("waitPreSample predict result: " +clf.predict(waitPreSample).toString());
System.out.println("waitPreSample predictProba result: " +clf.predictProba(waitPreSample).toString());
}
}
注意事项：
1、类名和文件名要一致
2、打开File ==》Project Structure
看你的JDK版本和这里是否一致
文章图片
文章图片
运行程序，查看是否报错。
这是我报的一个错：
NoClassDefFoundError: javax/activation/DataSource
解决方法是下载：activation.jar包。
下载地址：
链接：https://pan.baidu.com/s/14D8cQWIJp2d7h2iljAPZ2A
提取码：6f37
应该没什么问题了。有问题请留言，一定回复。（有问题一定要告诉我，以后还要用呢。。。）
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