Для использования готовой ML-модели на Python (sklearn), когда вся логика реализуется на другом языке, можно предпринять следующие шаги:

1. Создать обёртку. 1 Она позволит обеим сторонам (модели и бизнес-логике) обмениваться данными. 1 Для решения подобных задач часто используют сетевые сокеты или надстройки над протоколом HTTP. 1 Например, на стороне модели создаётся сервер, а затем описывается протокол взаимодействия между сторонами. 1 В самом простом случае это может быть схема «запрос — ответ» с использованием формата JSON. 1
2. Реализовать отдельный скрипт с инференсом ML-модели. 1 На него можно ссылаться в основной программе. 1
3. Использовать Java Native Interface (JNI). 2 Он позволяет вызывать функции кода на C++ и наоборот. 2 Например, в C++ можно написать функцию импорта библиотеки Python. 2

Выбор решения зависит от конкретных условий и требований проекта.