原文:用pickle保存机器学习模型

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库来完成模型的存储和调取。 什么是pickle pickle是负责将python对象序列化 serializatio ...

2019-07-15 17:56 0 1672 推荐指数:

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机器学习sklearn(三十):模型保存

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 ...

Sun Jun 20 21:06:00 CST 2021 0 187
如何保存训练好的机器学习模型

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 1. ...

Thu Oct 18 17:34:00 CST 2018 0 3920
(sklearn)机器学习模型保存与加载

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 ...

Tue Dec 19 02:49:00 CST 2017 0 1628
[机器学习笔记(三)]保存加载模型的几种方式

模型保存和加载 训练一个相对复杂的模型很有可能需要一段时间,如果是在专门的服务器或计算资源上进行训练那放那里跑就行了。但是如果是在自己的小电脑上跑,就干等着,就可能这段时间电脑都用不了。万一期间要做个其他实验,或者单纯打个游戏放松下就难受了。 好在TensorFlow提供了训练期间和训练后 ...

Thu Nov 07 18:29:00 CST 2019 0 718
机器学习模型泛化

机器学习模型泛化 1、机器学习模型误差主要含有三个方面的误差:模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对,比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测,算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性 ...

Tue Aug 13 19:26:00 CST 2019 0 378
 
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