vue springboot加载pmml文件进行预测

加载PMML文件进行预测同样需要使用机器学习库，而Vue和Spring Boot是Web开发框架，不是机器学习库，所以同样无法直接加载PMML文件进行预测。

类似于加载pkl文件进行预测，你需要将机器学习模型封装成API接口，然后在Vue和Spring Boot中调用该API接口进行预测。不过，与pkl文件不同的是，PMML文件是一种XML格式的文件，需要使用特定的工具解析和加载。

具体实现步骤如下：

1. 使用机器学习库训练模型，并将模型导出为PMML文件。
2. 使用Java的PMML解析库（如JPMML）加载PMML文件，并将模型加载到内存中。
3. 使用Spring Boot搭建API接口，将PMML模型封装成RESTful API，并实现预测功能。
4. 在Vue中调用该API接口进行预测。

需要注意的是，PMML是一种标准的机器学习模型导出格式，使用PMML可以在不同的机器学习库之间共享模型，但是由于PMML文件会包含大量的模型参数和计算逻辑，所以PMML文件通常会比pkl文件大得多，加载和解析PMML文件需要更多的计算资源和时间。因此，建议对API接口进行缓存和优化，以提高预测性能和稳定性。