实用指南：SpringBoot 整合机器学习框架 Weka 实战操作详解：从 0 到 1 构建可扩展的智能预测微服务

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1. 关键概念速览

概念	一句话解释
SpringBoot	快速创建独立运行的生产级 Spring 应用的脚手架。
Weka	纯 Java 机器学习算法库，提供数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则等 200+ 算法。
RESTful API	通过 HTTP 暴露模型能力，使算法成为可插拔的业务组件。
序列化模型	将训练好的 Weka 模型以 Java 序列化或 PMML 形式持久化，实现“训练一次，到处运行”。

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2. 核心技巧提炼

1. 依赖隔离：Weka 核心包（weka-stable）与 SpringBoot 依赖树无冲突，但需排除旧版 commons-logging。
2. 线程安全：Weka 的 Classifier 接口实现类默认非线程安全，使用 @Scope("prototype") 或 ThreadLocal 包装。
3. 大模型内存：当训练集 >100MB 时，开启 -Xmx4g 并在 application.yml 中配置 spring.weka.parallel=true 启用多核。
4. 热更新：结合 Spring Cloud Config 监听 .model 文件变动，实现“零重启”模型升级。

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3. 应用场景落地

行业	业务痛点	Weka 解法	SpringBoot 价值
金融风控	高并发实时欺诈检测	RandomForest 二分类	横向扩容，QPS 2000+
智能制造	设备剩余寿命预测	M5P 回归树	边缘网关部署，离线运行
电商	购物篮分析	Apriori 关联规则	每日定时任务，结果写 Redis

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4. 详细代码案例分析（重点，≥500 字）

下面以“金融风控—信用卡欺诈检测”为例，完整演