代码语言:txt 复制 filename = 'kmeans_model.sav' pickle.dump(kmeans, open(filename, 'wb')) 这里的filename是保存模型的文件名,可以根据需要自定义。 加载保存的模型: 代码语言:txt 复制 loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) 现在,loaded_model就是加载的k-means聚类模型,可以...
机器学习进度10(模型保存和加载、KMeans、聚类模型评估) 12线性回归的模型保存加载案例 #4)预估器estimator= Ridge(alpha=0.5, max_iter=10000)estimator.fit(x_train, y_train)#保存模型joblib.dump(estimator,"my_bridge.pkl")#加载模型estimator=joblib.load("my_bridge.pkl") 2|0无监督学习-K-means算法 _...
代码语言:txt 复制 filename = 'kmeans_model.sav' pickle.dump(kmeans, open(filename, 'wb')) 这里的filename是保存模型的文件名,可以根据需要自定义。 加载保存的模型: 代码语言:txt 复制 loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) 现在,loaded_model就是加载的k-means聚类模型,可以用于预测...
代码语言:txt 复制 filename = 'kmeans_model.sav' pickle.dump(kmeans, open(filename, 'wb')) 这里的filename是保存模型的文件名,可以根据需要自定义。 加载保存的模型: 代码语言:txt 复制 loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) 现在,loaded_model就是加载的k-means聚类模型,可以用于...