使用python的機器學習包sklearn的時候，如果訓練集是固定的，我們往往想要將一次訓練的模型結果保存起來，以便下一次使用，這樣能夠避免每次運行時都要重新訓練模型時的麻煩。 在python里面，有一個joblib可以實現將模型保存，並將保存后的模型取出用於不同的測試集 ...

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 ...

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最近做項目接觸到了sklearn模塊，覺得非常好用，許多算法都已經實現了，還有很多實用功能，第一次接觸還是有些不熟悉，因此把學習到的內容記錄下來，以供自己或他人參考使用。 對於機器學習和sklearn也是才接觸不久，如果有錯誤之處，請指正。 簡介 官方API文檔 ...

sklearn 中 模型保存有兩種方式，版本不同，可查看官網，這里只做簡單記錄 方式一：序列化 序列化 的具體用法請自行研究 方式二：joblib　　【推薦】 可以保存 機器學習 模型，也可以保存 數據標准化 等 方法； 參考資料 ...

訓練好了一個Model 以后總需要保存和再次預測, 所以保存和讀取我們的sklearn model也是同樣重要的一步。 比如，我們根據房源樣本數據訓練了一下房價模型，當用戶輸入自己的房子后，我們就需要根據訓練好的房價模型來預測用戶房子的價格。 這樣就需要在訓練模型后把模型 ...

sklean 進行數據展示 sklearn model中的屬性 數據標准化 許多學習算法中目標函數的基礎都是假設所有的特征都是零均值並且具有同一階數上的方差（比如徑向基函數，支持向量機以及L1L2正則化項等）。如果某個特征 ...

Backbone的屬性驗證有2種方法： 1.Backbone自帶簡單的驗證方法，但是驗證規則需要自己實現 通過validate()方法進行驗證，驗證規則寫在此方法里。 ...