SpringBoot 整合机器学习框架 Weka 实战操作详解

小码农叔叔

优质创作者: Java技术领域

领域专家: 后端开发技术领域

2025-09-26 07:25:13

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/149853477?spm=1001.2014.3001.5502

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下面以“金融风控—信用卡欺诈检测”为例，完整演示 SpringBoot 如何封装 Weka 的 RandomForest，并提供 REST 接口。代码基于 SpringBoot 3.2 + Weka 3.9.6，JDK 17。结果：QPS 2800，P99 18ms。通过 Kubernetes HPA 根据 CPU 65% 横向扩容至 6 Pod，可支撑 1.6w QPS。

将返回的图特征拼接到原始向量，再送入 Weka，实验显示 AUC 提升 3.7%。Bean，若 V2 指标下跌，通过 Helm 一键回滚。SpringBoot 利用。把流量动态路由到不同。

一、实验目的和内容（一）实验目的和内容利用Weka对现有数据进行短期预测。先利用excel和weka软件将数据记性预处理，再将数据载入weka中，开始创建模型并进行预测。通过本实验，掌握Weka软件的使用，对数据创建模型并预测。从而掌握回归分析的基本思想和方法。（二）背景知识 1、Weka Weka全名怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowle...

【代码】SpringBoot整合Weka：机器学习实战指南。

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