機器學習sklearn（三十）：模型保存
在訓練完 scikit-learn 模型之后，最好有一種方法來將模型持久化以備將來使用，而無需重新訓練。 以下部分為您提供了有關如何使用 pickle 來持久化模型的示例。 在使用 pickle 序列化時，我們還將回顧一些安全性和可維護性方面的問題。 pickle的另一種方法是使用相關項目中列出 ...
原文：（sklearn）機器學習模型的保存與加載
需求： 一直寫的代碼都是從加載數據，模型訓練，模型預測，模型評估走出來的，但是實際業務線上咱們肯定不能每次都來訓練模型，而是應該將訓練好的模型保存下來 ，如果有新數據直接套用模型就行了吧 現在問題就是怎么在實際業務中保存模型，不至於每次都來訓練，在預測。 解決方案： 機器學習 訓練模型的保存與恢復 sklearn python 模型持久化 模型保存 joblib 模型恢復在做模型訓練的時候，尤其是 ...
2017-12-18 18:49 0 1628 推薦指數：
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