如何在Java中集成PMML工具

在Java中集成PMML（Predictive Model Markup Language）工具，可以使用开源库如JPMML和OpenNLP

1. 添加依赖项

首先，您需要将JPMML的相关依赖项添加到项目中。如果您使用Maven或Gradle构建项目，请将以下依赖项添加到pom.xml或build.gradle文件中。

Maven:

 
   org.jpmml
   pmml-evaluator
   1.5.13
  
 
   org.jpmml
   pmml-model
   1.5.13
  

Gradle:

dependencies {
  implementation 'org.jpmml:pmml-evaluator:1.5.13'
  implementation 'org.jpmml:pmml-model:1.5.13'
}

2. 导入PMML模型

从文件系统或URL加载PMML模型。例如：

import org.dmg.pmml.PMML;
import org.jpmml.model.PMMLUtil;

File pmmlFile = new File("path/to/your/pmml/file.pmml");
PMML pmml = PMMLUtil.unmarshal(pmmlFile);

3. 创建Evaluator

使用JPMML库创建一个Evaluator实例，该实例将用于评估PMML模型。

import org.jpmml.evaluator.ModelEvaluator;
import org.jpmml.evaluator.ModelEvaluatorFactory;

ModelEvaluator evaluator = ModelEvaluatorFactory.newInstance().newModelEvaluator(pmml);

4. 准备输入数据

为模型评估准备输入数据。例如：

import org.jpmml.evaluator.Evaluator;
import org.jpmml.evaluator.InputField;

Map arguments = new LinkedHashMap<>();
List inputFields = evaluator.getInputFields();

for (InputField inputField : inputFields) {
    FieldName fieldName = inputField.getName();
    Object value = http:// 获取输入值，例如从用户输入、数据库或其他来源获取>

评估模型

使用Evaluator评估模型并获取预测结果。
import org.jpmml.evaluator.EvaluationContext;
import org.jpmml.evaluator.EvaluatorUtil;
import org.jpmml.evaluator.OutputField;
import org.jpmml.evaluator.TargetField;

EvaluationContext context = new EvaluationContext(evaluator);
context.setArguments(arguments);

Map results = EvaluatorUtil.decodeAll(evaluator.evaluate(context));


处理输出结果

处理模型评估的输出结果。例如：
import org.jpmml.evaluator.FieldValue;

for (OutputField outputField : evaluator.getOutputFields()) {
    FieldName fieldName = outputField.getName();
    Object value = https://www.yisu.com/ask/results.get(fieldName);": " + fieldValue.getValue());
    } else {
        System.out.println(fieldName + ": " + value);
    }
}

这样，您就可以在Java项目中集成PMML工具，评估和使用PMML模型进行预测了。