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的模型导出工具之一将模型导出为另一种格式。与pickle不同,一旦导出,就不能恢复完整的Scikit l ...
2021-06-20 13:06 0 187 推荐指数:
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 ...
from gensim import corpora, models corpus只截取了一部分 lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, num_topics=2, id2word=dic) 将文本的tfidf向量输入生成Lsi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. ...
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 ...
cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度。 K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对 ...
一、任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ,查看数据描述 from ...
一个完整的机器学习项目一般流程包括: 1、抽象成数学问题 首先要明确问题,分类还是回归,尽量避免胡乱尝试; 2、数据获取及分析 获取的数据要有代表性,否则必然会过拟合。 而且对于分类问题,数据偏斜不能过于严重,不同类别的数据数量不要有数个数量级的差距。 而且还要对数据的量级 ...
模型的保存和加载 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 ...