100天搞定机器学习:模型训练好了,然后呢? 大家好,我是老胡。 许久没有更新100天搞定机器学习系列了,最近在看一个开源框架,其中有用到 gRPC ,它可以用于机器学习模型的部署,也可用于深度学习框架的开发,本文就当是《100天搞定机器学习》的番外篇吧。 gRPC(Remote ...
保存训练好的机器学习模型当我们训练好一个model后,下次如果还想用这个model,我们就需要把这个model保存下来,下次直接导入就好了,不然每次都跑一遍,训练时间短还好,要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官网提供了两种保存model的方法:官网地址 .使用python自带的pickle from sklearn.ensemble import RandomForestCla ...
2018-10-18 09:34 0 3920 推荐指数:
100天搞定机器学习:模型训练好了,然后呢? 大家好,我是老胡。 许久没有更新100天搞定机器学习系列了,最近在看一个开源框架,其中有用到 gRPC ,它可以用于机器学习模型的部署,也可用于深度学习框架的开发,本文就当是《100天搞定机器学习》的番外篇吧。 gRPC(Remote ...
机器学习-Python中训练模型的保存和再使用 模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型调用: BP: SVM: ...
模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型调用: BP: SVM: ...
前言 在我们构建完机器学习模型,经常会遇到训练得到模型无法正确预测,这之后我们往往会采取下面的一些方案: 增加训练数据 减少特征的个数 增加更多的特征 增加多项式特征(X1*X2 ...) 增大lambda的值 减小lambda的值 若是不了解模型具体的问题所在 ...
需求: 一直写的代码都是从加载数据,模型训练,模型预测,模型评估走出来的,但是实际业务线上咱们肯定不能每次都来训练模型,而是应该将训练好的模型保存下来 ,如果有新数据直接套用模型就行了吧?现在问题就是怎么在实际业务中保存模型,不至于每次都来训练,在预测。 解决方案: 机器学习-训练模型 ...
在机器学习中,当确定好一个模型后,我们需要将它保存下来,这样当新数据出现时,我们能够调出这个模型来对新数据进行预测。同时这些新数据将被作为历史数据保存起来,经过一段周期后,使用更新的历史数据再次训练,得到更新的模型。 如果模型的流转都在python内部,那么可以使用内置的pickle库 ...
在训练完 scikit-learn 模型之后,最好有一种方法来将模型持久化以备将来使用,而无需重新训练。 以下部分为您提供了有关如何使用 pickle 来持久化模型的示例。 在使用 pickle 序列化时,我们还将回顾一些安全性和可维护性方面的问题。 pickle的另一种方法是使用相关项目中列出 ...
什么是分类问题,什么是回归问题?以及两者的区别 什么是二叉树? 二叉树很容易理解,在这里我们一般用满二叉树:就是非叶子节点都有2个分支的树形数据结构 什么是决策树? 决策树最初是用来做 ...