機器學習之儲存訓練模型

話不多說，直接進入正題。

1.首先匯入joblib包

import joblib

joblib.dump(模型例項名稱,本地路徑/檔名稱)

比如：

joblib.dump(lr, r'g:\學習檔案\機器學習\import_learing\predict_card.pkl'

)

import joblib

train_module = joblib.load(r'g:\學習檔案\機器學習\import_learing\predict_card.pkl'
)# ...(具體匯入資料的**就不過多贅述了)
predict_labels = train_module.predict(features)

機器學習之模型訓練

通過sklearn自帶資料報載入iris資料 from sklearn import datasets iris datasets.load iris 樣本資料與結果分別賦值到 x y x iris.data y iris.target 確定樣本與輸出資料維度 print x.shape print...

儲存模型後無法訓練 機器學習儲存與匯入訓練模型

當我們訓練好乙個模型後，下次如果還想要使用這個模型。那麼我們可以將這個模型儲存下來，下次使用的時候直接匯入就可以了，這樣節省了時間，不用每次都重頭訓練資料，程式執行速度更快。這裡我們使用sklearn提供的模組joblib來儲存模型。from sklearn.linear model import ...

機器學習之訓練好的模型儲存與載入

載入資料 刪除無用資料 刪除缺失資料 過取樣平衡資料 提取資料 對資料進行標準化 切分資料 訓練模型 儲存模型 載入模型 匯入邏輯回歸模型 from sklearn.linear model import logisticregression 匯入標準化函式 from sklearn.preproc...