Java 関数を使用して人工知能の複雑なモデルを構築するにはどうすればよいですか?

import java.util.List;

public class HousePricePredictor {

    public static double predictPrice(List<Double> features) {
        // ...
    }
}

import ml.combust.bundle.Bundle;
import ml.combust.bundle.BundleLoader;
import ml.combust.mleap.runtime.MleapSupport$;
import ml.combust.mleap.runtime.frame.DefaultLeapFrame;
import ml.combust.mleap.runtime.frame.Transformer;

public class HousePricePredictor {

    // 加载训练好的模型
    private static Transformer transformer = BundleLoader.load(Bundle.load("model.zip")).get().rootAsBundle().valueTransformer();

    public static double predictPrice(List<Double> features) {
        // 将特征转换为 LeapFrame 实例
        DefaultLeapFrame frame = new DefaultLeapFrame(new String[] { "features" }, transformer.schema(), features.stream().map(f -> new Object[] { f }).toArray(Object[][]::new));

        // 应用模型进行预测
        DefaultLeapFrame predicted = transformer.transform(frame).get();

        // 从预测中提取价格
        return predicted.getColumn("prediction").getDoubleArray()[0];
    }
}

List<Double> features = List.of(1200.0, 3.0, 2.0, 1995.0);
double predictedPrice = HousePricePredictor.predictPrice(features);