机器学习——模型保存

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Python新视野 发表于 2021/09/09 22:16:23 2021/09/09
【摘要】 对于已经调好参数的模型,我们需要将其保存下来,可以使用下面两种方法。 模型训练 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklea...

对于已经调好参数的模型,我们需要将其保存下来,可以使用下面两种方法。


模型训练

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets

X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

  
 
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sklearn.externals.joblib

import joblib

# 模型保存
joblib.dump(model, 'DecisionTree.pkl')
# 模型加载
model = joblib.load('DecisionTree.pkl')

  
 
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pickle

import pickle

# 模型保存
f = open('DecisionTree.pickle', 'wb')
pickle.dump(model, f)
f.close()

# 模型加载
f = open('DecisionTree.pickle', 'rb')
model = pickle.load(f)
f.close()

  
 
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joblib与pickle对比

对于大数据而言,joblibpickle更加高效,但是joblib只能将对象存储在磁盘文件中,不能保存为字符串。

文章来源: blog.csdn.net,作者:Dream丶Killer,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/qq_43965708/article/details/116647313

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