機器學習與深度學習 模型的儲存和載入

我們再建模完畢以後，並不需要每次都把資料重新執行，而是將資料模型給保留下來

from sklearn.externals import joblib

#儲存：
joblib.dump(estimator,
'test.m'
)#載入：
estimator = joblib.load(
'test.m'
)

import numpy as np

import pandas as pd
import pickle as pk
from sklearn.externals import joblib

cancer=pd.read_csv(

'cancer.csv'
,sep=
'\t'
)

fea = cancer.select_dtypes(include=

['float64'])
lab = cancer.select_dtypes(include=
['object'
])

#載入模型

with
open
('best_knn.m'
,'rb'
)as fp:
best_knn = pk.load(fp)
with
open
('std_model.m'
,'rb'
)as fp:
std = pk.load(fp)

std=joblib.load(filename=

'std_model.m'
)

best_knn=joblib.load(filename=

'best_knn.m'
)

fea_std = std.transform(fea)

best_knn.score(fea_std,lab)

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