使用Java调取Python训练的模型

在工业界，我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型， 使用 Java 来做在线 Web 开发应用——这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。

一、PMML
PMML 是 Predictive Model Markup Language 的缩写，翻译为中文就是“预测模型标记语言”。它是一种基于XML的标准语言，用于表达数据挖掘模型，可以用来在不同的应用程序中交换模型。

也就是说它定义了一个标准，不同语言都可以根据这个标准来实现。关于 PMML 内部的实现原理细节，我们这里不做深究，感兴趣的可以参见：http://dmg.org/pmml/v4-3/GeneralStructure.html。

PMML 能做什么

介绍完了 PMML 的概念后，大家可能还是很懵，不清楚它有什么用。先来相对正式地说下它的用处：对于 PMML，使用一个应用程序很容易在一个系统上开发模型，并且只需通过发送XML配置文件就可以在另一个系统上使用另一个应用程序部署模型。也就是说我们可以通过 Python 或 R 训练模型，将模型转为 PMML 文件，再使用 Java 根据 PMML 文件来构建 Java 程序。

来看一张关于 PMML 用途的图片：

这张图的信息来一一说明下：

1.     整个流程分为两部分：离线和在线。
2.     离线部分流程是将样本进行特征工程，然后进行训练、生成模型。一般离线部分常用 Python 中的 sklearn、R 或者 Spark ML 来训练模型。
3.     在线部分是根据请求得到样本数据，对这些数据采用与离线特征工程一样的方式来处理，然后使用模型进行评估。一般在线部分常用 Java、C++ 来开发。
4.     离线部分与在线部分是通过 PMML 连接的，也就是说离线训练好了模型之后，将模型导出为 PMML 文件，在线部分加载该 PMML 文件生成对应的评估模型。

我们可以看到，PMML 是连接离线与在线环节的关键，一般导出 PMML 文件和加载 PMML 文件都需要各个语言来做单独的实现。不过幸运的是，已经有很多大神实现了这些，可以参见：https://github.com/jpmml

二、实战环节

训练并导出 PMML

我们这里仍然是通过 sklearn 训练一个随机森林模型，我们需要借助 sklearn2pmml 将 sklearn 训练的模型导出为 PMML 文件。如果没有 sklearn2pmml，请输入以下命令来安装：

pip install --user git+https://github.com/jpmml/sklearn2pmml.git

我们来看下如何使用 sklearn2pmml 。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn2pmml import PMMLPipeline, sklearn2pmml


iris = load_iris()

# 创建带有特征名称的 DataFrame
iris_df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

# 创建模型管道
iris_pipeline = PMMLPipeline([
 ("classifier", RandomForestClassifier())
])

# 训练模型
iris_pipeline.fit(iris_df, iris.target)

# 导出模型到 RandomForestClassifier_Iris.pmml 文件
sklearn2pmml(iris_pipeline, "RandomForestClassifier_Iris.pmml")

导出成功后，我们将在当前路径看到一个 PMML 文件：RandomForestClassifier_Iris.pmml。

导入 PMML 并进行评估

生成了 PMML 文件后，接下来我们要做的就是使用 Java 导入（加载）PMML文件。这里借助了 Java 的第三方依赖：pmml-evaluator。我们需要在 pom.xml 文件中加入以下依赖：

    org.jpmml
    pmml-evaluator
    1.4.1


    org.jpmml
    pmml-evaluator-extension
    1.4.1

引入 PMML 文件并进行评估的代码如下：

import org.dmg.pmml.FieldName;
import org.dmg.pmml.PMML;
import org.jpmml.evaluator.*;
import org.jpmml.model.PMMLUtil;
import org.xml.sax.SAXException;

import javax.xml.bind.JAXBException;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class ClassificationModel {
    private Evaluator modelEvaluator;

    /**
     * 通过传入 PMML 文件路径来生成机器学习模型
     *
     * @param pmmlFileName pmml 文件路径
     */
    public ClassificationModel(String pmmlFileName) {
        PMML pmml = null;

        try {
            if (pmmlFileName != null) {
                InputStream is = new FileInputStream(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 List getFeatureNames() {
        List featureNames = new ArrayList();

        List inputFields = modelEvaluator.getInputFields();

        for (InputField inputField : inputFields) {
            featureNames.add(inputField.getName().toString());
        }
        return featureNames;
    }

    // 获取目标字段名称
    public String getTargetName() {
        return modelEvaluator.getTargetFields().get(0).getName().toString();
    }

    // 使用模型生成概率分布
    private ProbabilityDistribution getProbabilityDistribution(Map arguments) {
        Map evaluateResult = modelEvaluator.evaluate(arguments);

        FieldName fieldName = new FieldName(getTargetName());

        return (ProbabilityDistribution) evaluateResult.get(fieldName);

    }

    // 预测不同分类的概率
    public ValueMap predictProba(Map arguments) {
        ProbabilityDistribution probabilityDistribution = getProbabilityDistribution(arguments);
        return probabilityDistribution.getValues();
    }

    // 预测结果分类
    public Object predict(Map arguments) {
        ProbabilityDistribution probabilityDistribution = getProbabilityDistribution(arguments);

        return probabilityDistribution.getPrediction();
    }

    public static void main(String[] args) {
        ClassificationModel clf = new ClassificationModel("RandomForestClassifier_Iris.pmml");

        List featureNames = clf.getFeatureNames();
        System.out.println("feature: " + featureNames);

         // 构建待预测数据
        Map waitPreSample = new HashMap<>();
        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());

    }

}

输出结果：

加载模型成功！
 

feature: [sepal length (cm), petal width (cm), sepal width (cm), petal length (cm)]
waitPreSample predict result: 1
waitPreSample predictProba result: {0=0.0, 1=0.5, 2=0.5}

可以看到，模型需要的特征为：[sepal length (cm), petal width (cm), sepal width (cm), petal length (cm)]，预测该样本最终属于目标编号为 1 的类型，预测该样本属于不同目标编号的概率分布，{0=0.0, 1=0.5, 2=0.5}。

三、小结
为了实现 Java 跨语言调用 Python/R 训练好的模型，我们借助 PMML 的规范，将模型固化为 PMML 文件，再使用该文件生成模型来评估。

 

参考：https://blog.csdn.net/csdnnews/article/details/81571457