sikit-learn模型持久化

2018-11-26  本文已影响0人  jkb3登录专用

sikit-learn模型持久化(导出)model persistence模型持久化。

1)使用pickle工具

pickle.dumps(clf),pickle.loads(s)。
pickle是python里的标准序列化对象的方法。
pickle.dump(model,open('filename.sav','wb'))
model = pickle.load(open('filename.sav','rb'))

2)使用joblib包下的工具

joblib.dumps(clf,'filename.joblib'),pickle.load('filename.joblib')。
joblib是SciPy生态的一部分。提供了保存python对象的工具,可以对numpy数据结构进行保存和利用。对要求有很多参数和存整个数据集的算法比较高效(比如knn)。

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