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  • SKlearn

    sklearn 中 模型保存有两种方式,版本不同,可查看官网,这里只做简单记录

    方式一:序列化

    序列化 的具体用法请自行研究

    >>> from sklearn import svm
    >>> from sklearn import datasets
    >>> clf = svm.SVC()
    >>> X, y= datasets.load_iris(return_X_y=True)
    >>> clf.fit(X, y)
    SVC()
    
    >>> import pickle
    >>> s = pickle.dumps(clf)
    >>> clf2 = pickle.loads(s)
    >>> clf2.predict(X[0:1])
    array([0])
    >>> y[0]
    0
     

    方式二:joblib  【推荐】

    可以保存 机器学习 模型,也可以保存 数据标准化 等 方法;

    import numpy as np
    from joblib import dump, load
    # from sklearn.externals import joblib    # 不同版本的用法
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    clf = 333
    dump(clf, '3.joblib')       # 保存
    clf = load('3.joblib')      # 加载
    print(clf)
    
    
    ### 示例:保存 数据标准化 模型
    x = np.array([[2, 4, 3]]).T
    std = StandardScaler().fit(x)
    x_std = std.transform(x)
    print(x_std)
    # [[-1.22474487]
    #  [ 1.22474487]
    #  [ 0.        ]]
    
    dump(std, 'std.joblib')
    std_store = load('std.joblib')
    
    x2 = np.array([[4, 2, 3]]).T
    print(std_store.transform(x2))
    # [[ 1.22474487]
    #  [-1.22474487]
    #  [ 0.        ]]
     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/14447649.html
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