在android studio应用程序中使用Sklearm python的回归模型

我有一个回归模型，是我用Sklearn在python中做的，我对它进行了训练并测试了预测。现在我会从Android应用程序中进行预测，所以我测试了一些东西，比如Sklearn Porter或保存在pkl文件中，但不起作用。 请帮帮我。如何从android应用程序进行预测

我要翻译的python代码：

X = array(listX)
vector = listY
predict=[[99.0, 94.0, 90.0, 83.0, 70.0, 30.0, 50.0, 48.0, 41.0, 52.0, 0, 24.0, 41.0, 44.0, 33.0, 19.0, 0, 17.0, 0, 0, 35.0, 0, 0, 17.0, 0, 0, 0, 0, 17.0, 0, 15.0, 0, 15.0, 0, 15.0, 13.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 17.0, 0, 0, 15.0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 61.0]]

poly = PolynomialFeatures(degree=2)
X_ = poly.fit_transform(X)
predict_ = poly.fit_transform(predict)
X_ = np.delete(X_,(1),axis=1) predict_ = np.delete(predict_,(1),axis=1)

clf = LinearRegression()
clf.fit(X_, vector)

print "X=",clf.predict(predict_)[0][0]," Y=",clf.predict(predict_)[0][1]

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您可以通过pmml标准将数据从python导出到java（我猜您的应用程序是用java编写的？）

从python导出：

用java导入：

但是由于不同的编程语言/框架等。。。不能保证ml模型的结果相同

因此，我建议您使用一些基于java的ml框架，例如，如果您的android应用程序是用java编写的，则可以创建回归