我有一个使用Python的scikit-learn训练的分类器。如何使用Java程序中的分类器？我可以使用Jython吗？有没有办法在Python中保存分类器并在Java中加载它？还有其他方法可以使用它吗？
你不能使用jython作为scikit-learn很大程度上依赖于numpy和scipy，它们有许多已编译的C和Fortran扩展，因此无法在jython中运行。
在java环境中使用scikit-learn的最简单方法是：
如果您还需要在Java中重新实现特征提取，那么最后一种方法将会有更多工作。
最后，您可以使用诸如Weka或Mahout之类的Java库来实现您需要的算法，而不是尝试使用scikit-learn from Java。
为此目的有JPMML项目。
首先，您可以直接从python使用sklearn2pmml库将scikit-learn模型序列化为PMML（内部为XML），或者首先将其转储到python中，然后使用java中的jpmml-sklearn或此库提供的命令行进行转换。接下来，您可以在Java代码中使用jpmml-evaluator加载pmml文件，反序列化并执行加载的模型。
这种方式不适用于所有scikit-learn模型，但使用many。
你可以使用一个搬运工，我已经测试了sklearn-porter（https://github.com/nok/sklearn-porter），它适用于Java。
我的代码如下：
import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn_porter import Porter
train_dataset = pd.read_csv('./result2.csv').as_matrix()
X_train = train_dataset[:90, :8]
Y_train = train_dataset[:90, 8:]
X_test = train_dataset[90:, :8]
Y_test = train_dataset[90:, 8:]
print X_train.shape
print Y_train.shape
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X_train, Y_train)
porter = Porter(clf, language='java')
output = porter.export(embed_data=True)
print(output)
就我而言，我正在使用DecisionTreeClassifier和输出
打印（输出）
是以下代码作为控制台中的文本：
class DecisionTreeClassifier {
private static int findMax(int[] nums) {
int index = 0;
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
index = nums[i] > nums[index] ? i : index;
}
return index;
}
public static int predict(double[] features) {
int[] classes = new int[2];
if (features[5] <= 51.5) {
if (features[6] <= 21.0) {
// HUGE amount of ifs..........
}
}
return findMax(classes);
}
public static void main(String[] args) {
if (args.length == 8) {
// Features:
double[] features = new double[args.length];
for (int i = 0, l = args.length; i < l; i++) {
features[i] = Double.parseDouble(args[i]);
}
// Prediction:
int prediction = DecisionTreeClassifier.predict(features);
System.out.println(prediction);
}
}
}
以下是JPMML解决方案的一些代码：
--PYTHON PART--
# helper function to determine the string columns which have to be one-hot-encoded in order to apply an estimator.
def determine_categorical_columns(df):
categorical_columns = []
x = 0
for col in df.dtypes:
if col == 'object':
val = df[df.columns[x]].iloc[0]
if not isinstance(val,Decimal):
categorical_columns.append(df.columns[x])
x += 1
return categorical_columns
categorical_columns = determine_categorical_columns(df)
other_columns = list(set(df.columns).difference(categorical_columns))
#construction of transformators for our example
labelBinarizers = [(d, LabelBinarizer()) for d in categorical_columns]
nones = [(d, None) for d in other_columns]
transformators = labelBinarizers+nones
mapper = DataFrameMapper(transformators,df_out=True)
gbc = GradientBoostingClassifier()
#construction of the pipeline
lm = PMMLPipeline([
("mapper", mapper),
("estimator", gbc)
])
--JAVA PART -
//Initialisation.
String pmmlFile = "ScikitLearnNew.pmml";
PMML pmml = org.jpmml.model.PMMLUtil.unmarshal(new FileInputStream(pmmlFile));
ModelEvaluatorFactory modelEvaluatorFactory = ModelEvaluatorFactory.newInstance();
MiningModelEvaluator evaluator = (MiningModelEvaluator) modelEvaluatorFactory.newModelEvaluator(pmml);
//Determine which features are required as input
HashMap<String, Field>() inputFieldMap = new HashMap<String, Field>();
for (int i = 0; i < evaluator.getInputFields().size();i++) {
InputField curInputField = evaluator.getInputFields().get(i);
String fieldName = curInputField.getName().getValue();
inputFieldMap.put(fieldName.toLowerCase(),curInputField.getField());
}
//prediction
HashMap<String,String> argsMap = new HashMap<String,String>();
//... fill argsMap with input
Map<FieldName, ?> res;
// here we keep only features that are required by the model
Map<FieldName,String> args = new HashMap<FieldName, String>();
Iterator<String> iter = argsMap.keySet().iterator();
while (iter.hasNext()) {
String key = iter.next();
Field f = inputFieldMap.get(key);
if (f != null) {
FieldName name =f.getName();
String value = argsMap.get(key);
args.put(name, value);
}
}
//the model is applied to input, a probability distribution is obtained
res = evaluator.evaluate(args);
SegmentResult segmentResult = (SegmentResult) res;
Object targetValue = segmentResult.getTargetValue();
ProbabilityDistribution probabilityDistribution = (ProbabilityDistribution) targetValue;
我发现自己处于类似的情况。我建议雕刻出一个分类器微服务。您可以拥有一个在python中运行的分类器微服务，然后通过某些RESTFul API公开对该服务的调用，从而产生JSON / XML数据交换格式。我认为这是一种更清洁的方法。
或者，您可以从训练有素的模型生成Python代码。这是一个可以帮助你https://github.com/BayesWitnesses/m2cgen的工具