您不能使用jython，因为scikit-
learn非常依赖numpy和scipy，它们具有许多已编译的C和Fortran扩展，因此无法在jython中工作。
在Java环境中使用scikit-learn的最简单方法是：
使用microframework如暴露分类作为HTTP /服务的Json，例如烧瓶或瓶子或檐口和使用HTTP客户端库从Java调用它
使用python编写一个命令行包装器应用程序，该程序使用诸如CSV或JSON（或某些较低级别的二进制表示形式）之类的格式读取标准输入数据并在标准输出输出预测，并例如使用Apache Commons Exec从Java调用python程序。
使python程序输出在拟合时学习的原始数值参数（通常作为浮点值的数组），并在Java中重新实现预测函数（对于线性预测模型，预测通常只是阈值点积，这通常很容易实现） 。
如果您还需要用Java重新实现特征提取，那么最后一种方法将需要做更多的工作。
最后，您可以使用Java库（例如Weka或Mahout）来实现所需的算法，而不必尝试使用Java的scikit-learn。
