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在Java中处理PMML数据,您需要使用一个支持PMML的库,例如JPMML或者OpenScore。下面是使用JPMML库处理PMML数据的简单示例:
- 首先,将JPMML库添加到项目的依赖项中。如果您使用Maven,可以在pom.xml文件中添加以下依赖项:
<groupId>org.jpmml</groupId> <artifactId>pmml-evaluator</artifactId> <version>1.5.13</version> </dependency>
- 然后,创建一个Java类并导入所需的库:
import org.dmg.pmml.FieldName; import org.dmg.pmml.PMML; import org.jpmml.evaluator.Evaluator; import org.jpmml.evaluator.FieldValue; import org.jpmml.evaluator.ModelEvaluatorFactory; import org.jpmml.model.PMMLUtil; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Map;
- 编写一个方法来读取PMML文件并创建一个Evaluator实例:
public static Evaluator createEvaluator(String pmmlFilePath) throws Exception { InputStream inputStream = new FileInputStream(pmmlFilePath); PMML pmml = PMMLUtil.unmarshal(inputStream); return ModelEvaluatorFactory.newInstance().newModelEvaluator(pmml); }
- 编写一个方法来执行模型评估并获取预测结果:
public static Map<FieldName, ?> evaluateModel(Evaluator evaluator, Map<String, Object> inputData) { Map<FieldName, FieldValue> arguments = new HashMap<>(); for (Map.Entry<String, Object> entry : inputData.entrySet()) { FieldName fieldName = evaluator.getInputField(entry.getKey()).getName(); FieldValue fieldValue = evaluator.prepare(fieldName, entry.getValue()); arguments.put(fieldName, fieldValue); } Map<FieldName, ?> results = evaluator.evaluate(arguments); return results; }
- 在主方法中调用这些方法:
public static void main(String[] args) { try { String pmmlFilePath = "path/to/your/pmml/file.pmml"; Evaluator evaluator = createEvaluator(pmmlFilePath); Map<String, Object> inputData = new HashMap<>(); inputData.put("input_field_name_1", value1); inputData.put("input_field_name_2", value2); // ... 添加其他输入字段和值 Map<FieldName, ?> results = evaluateModel(evaluator, inputData); System.out.println("Predicted value: " + results.get(evaluator.getTargetField().getName())); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }
将上述代码中的path/to/your/pmml/file.pmml
替换为您的PMML文件路径,并根据您的模型添加输入字段和值。运行程序后,您将看到模型的预测结果。