（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 ...
原文：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的模型導出工具之一將模型導出為另一種格式。與pickle不同，一旦導出，就不能恢復完整的Scikit l ...
2021-06-20 13:06 0 187 推薦指數：
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