模型保存 BP：model.save(save_dir) SVM： 模型調用： BP： SVM： ...

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. ...

作者|Khuyen Tran 編譯|VK 來源|Towards Data Science 動機 Sklearn是一個很好的庫，有各種機器學習模型，可以用來訓練數據。但是如果你的數據很大，你可能需要很長時間來訓練你的數據，特別是當你用不同的超參數來尋找最佳模型時。 有沒有一種方法可以使機器學習 ...

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：驗證某個模型在某個訓練集上的穩定性，輸出k個預測精度。 K折交叉驗證（k-fold） 把初始訓練樣本分成k份，其中（k-1）份被用作訓練集，剩下一份被用作評估集，這樣一共可以對 ...

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 ...

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 ...

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 ...