100天搞定機器學習:模型訓練好了,然后呢? 大家好,我是老胡。 許久沒有更新100天搞定機器學習系列了,最近在看一個開源框架,其中有用到 gRPC ,它可以用於機器學習模型的部署,也可用於深度學習框架的開發,本文就當是《100天搞定機器學習》的番外篇吧。 gRPC(Remote ...
保存訓練好的機器學習模型當我們訓練好一個model后,下次如果還想用這個model,我們就需要把這個model保存下來,下次直接導入就好了,不然每次都跑一遍,訓練時間短還好,要是一次跑好幾天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官網提供了兩種保存model的方法:官網地址 .使用python自帶的pickle from sklearn.ensemble import RandomForestCla ...
2018-10-18 09:34 0 3920 推薦指數:
100天搞定機器學習:模型訓練好了,然后呢? 大家好,我是老胡。 許久沒有更新100天搞定機器學習系列了,最近在看一個開源框架,其中有用到 gRPC ,它可以用於機器學習模型的部署,也可用於深度學習框架的開發,本文就當是《100天搞定機器學習》的番外篇吧。 gRPC(Remote ...
機器學習-Python中訓練模型的保存和再使用 模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型調用: BP: SVM: ...
模型保存 BP:model.save(save_dir) SVM: 模型調用: BP: SVM: ...
前言 在我們構建完機器學習模型,經常會遇到訓練得到模型無法正確預測,這之后我們往往會采取下面的一些方案: 增加訓練數據 減少特征的個數 增加更多的特征 增加多項式特征(X1*X2 ...) 增大lambda的值 減小lambda的值 若是不了解模型具體的問題所在 ...
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 ...
在機器學習中,當確定好一個模型后,我們需要將它保存下來,這樣當新數據出現時,我們能夠調出這個模型來對新數據進行預測。同時這些新數據將被作為歷史數據保存起來,經過一段周期后,使用更新的歷史數據再次訓練,得到更新的模型。 如果模型的流轉都在python內部,那么可以使用內置的pickle庫 ...
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 ...
什么是分類問題,什么是回歸問題?以及兩者的區別 什么是二叉樹? 二叉樹很容易理解,在這里我們一般用滿二叉樹:就是非葉子節點都有2個分支的樹形數據結構 什么是決策樹? 決策樹最初是用來做 ...