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如何在Java中使用赋值器来使用org.apache.spark对PMML进行评分?

在Java中使用赋值器来使用org.apache.spark对PMML进行评分,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入相关依赖:首先,需要在项目的构建文件(如pom.xml)中添加org.apache.spark和org.jpmml相关的依赖。
  2. 加载PMML模型:使用org.jpmml.evaluator模块中的PMMLUtil类,通过其静态方法load方法加载PMML模型文件。例如:
代码语言:txt
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PMML pmml = PMMLUtil.load(new File("path/to/pmml/model.pmml"));
  1. 创建Evaluator:使用org.jpmml.evaluator模块中的EvaluatorBuilder类,通过其静态方法build方法创建Evaluator对象。例如:
代码语言:txt
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Evaluator evaluator = new EvaluatorBuilder(pmml).build();
  1. 准备输入数据:根据PMML模型的输入字段,准备输入数据。可以使用org.jpmml.evaluator.InputField类的setValue方法设置输入字段的值。例如:
代码语言:txt
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List<InputField> inputFields = evaluator.getInputFields();
for (InputField inputField : inputFields) {
    inputField.setValue("inputFieldName", inputValue);
}
  1. 执行评分:调用Evaluator对象的evaluate方法进行评分。例如:
代码语言:txt
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Map<FieldName, ?> result = evaluator.evaluate();
  1. 获取评分结果:根据需要,可以从评分结果中获取相应的输出字段值。例如:
代码语言:txt
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List<OutputField> outputFields = evaluator.getOutputFields();
for (OutputField outputField : outputFields) {
    Object outputValue = result.get(outputField.getName());
    // 处理输出字段值
}

需要注意的是,以上步骤中的org.apache.spark和org.jpmml是常用的开源库,用于在Java中使用Spark和PMML进行数据处理和模型评分。在实际使用中,可以根据具体需求和环境选择合适的版本和配置。

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