原文:用pickle保存機器學習模型

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庫來完成模型的存儲和調取。 什么是pickle pickle是負責將python對象序列化 serializatio ...

2019-07-15 17:56 0 1672 推薦指數:

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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 ...

Sun Jun 20 21:06:00 CST 2021 0 187
如何保存訓練好的機器學習模型

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 1. ...

Thu Oct 18 17:34:00 CST 2018 0 3920
(sklearn)機器學習模型保存與加載

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 ...

Tue Dec 19 02:49:00 CST 2017 0 1628
[機器學習筆記(三)]保存加載模型的幾種方式

模型保存和加載 訓練一個相對復雜的模型很有可能需要一段時間,如果是在專門的服務器或計算資源上進行訓練那放那里跑就行了。但是如果是在自己的小電腦上跑,就干等着,就可能這段時間電腦都用不了。萬一期間要做個其他實驗,或者單純打個游戲放松下就難受了。 好在TensorFlow提供了訓練期間和訓練后 ...

Thu Nov 07 18:29:00 CST 2019 0 718
機器學習模型泛化

機器學習模型泛化 1、機器學習模型誤差主要含有三個方面的誤差:模型偏差、模型方差以及不可避免的誤差。 2、對於機器學習訓練模型的偏差主要因為對於問題本身的假設不對,比如非線性誤差假設為線性誤差進行訓練和預測,算法層面上欠擬合是產生較大偏差的主要原因。另外主要來自於特征參量與最終結果的相關性 ...

Tue Aug 13 19:26:00 CST 2019 0 378
 
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