《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》—1.4.7 模型使用
【摘要】 本书摘自《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》一书中的第1章,第1.4.7节,编著是黄永昌 .
1.4.7 模型使用
训练出来的模型可以把参数保存起来,下次使用时直接加载即可。一般来讲,模型训练需要的计算量是很大的,也需要较长的时间来训练,这是因为一个好的模型参数,需要对大型数据集进行训练后才能得到。而真正使用模型时,其计算量是比较少的,一般是直接把新样本作为输入,然后调用模型即可得出预测结果。
本书的重点放在机器学习的算法介绍以及scikit-learn工具包的使用上。对数据采集、数据清洗、特征选择等内容没有深入介绍,但并不代表这些内容不重要。在实际工程应用领域,由于机器学习算法模型只有固定的几种,而数据采集、标记、清洗、特征选择等往往和具体的应用场景相关,机器学习工程应用领域的工程师打交道更多的反而是这些内容。
【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱:
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论(0)