在訓練了乙個scikit-learn模型後,如果想持久化這個模型以便將來使用怎麼辦呢?下面以乙個例子介紹怎樣使用pickle
持久化乙個模型。
使用python內建的持久化模型pickle
, 能夠在scikit裡儲存乙個模型。
在特定的情況下,可以使用pickle的joblib替代(joblib.dump & joblib.load),它對於載入大numpy陣列的物件的執行效率更高。
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'filename.pkl')
以後,你可以在另乙個python程序載入回這個pickle模型
clf = joblib.load('filename.pkl')
pickle在安全性與可維護性方面有一些問題。
為了在未來版本的scikit-learn重建乙個類似的模型,額外的元資料(metadata)也應該被儲存。
第二十七周總結
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第二十七天
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2018 9 12第二十七次筆記
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