fit(X_train, y_train)dump(model)load(model)predict(X_test)UntrainedTrainedSavedLoadedPredicting 结尾 通过上述步骤,您现在应该能够了解如何在Python中使用Sklearn库保存和加载机器学习模型。保存模型不仅能够提高开发效率,还能确保您随时可以在不同的应用程序中重用模型。利用joblib或pickle,您可以方便地将模型持久化,...
使用pickle保存sklearn机器学习模型的步骤如下：序列化模型：使用pickle.dump函数将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件。这个过程涉及将复杂的模型对象转化为可存储的字节流，便于后续的保存和传输。保存模型：将序列化后的模型保存到指定的.pkl文件中。这个文件包含了模型的全部信息，可以在后续需要时加载使...
scikit-learn中学习模式的调用,有很强的统一性,很多都是类似的。 from sklearn.linear_model importLinearRegression #导入模型 regressor = LinearRegression() #建立模型 regressor = regressor.fit(X_train, Y_train) #训练模型 regressor.predict(X_test) #预测 ...
from sklearn.model_selection import train_test_split # 分随机抽取30%的数据作为测试集,有4个返回值 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.3) 模型训练、预测,以KNN模型为例 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split ...
sklearn 常用属性与功能 model.coef_ :输出模型的斜率 model.intercept_ :输出模型的截距(与y轴的交点) model.get_params() :取出之前定义的参数 model.score(data_X, data_y) :对 Model 用 R^2 的方式进行打分 训练和预测: from sklearn import datasetsfrom sklearn.linear_model import LinearRegression ...
# coding=gbkimporttimefromsklearnimportmetricsimportpickleaspickleimportpandasaspd# Multinomial Naive Bayes Classifierdefnaive_bayes_classifier(train_x, train_y):fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB model = MultinomialNB(alpha=0.01) model.fit(train_x, train_y)returnmodel# KNN Classifierdefknn_classi...
my_object = pickle.load(file) print(my_object) 3)使用pickle保存和加载模型 import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix ...
usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*-importtimefromsklearnimportmetricsimportnumpy as npimportpickle#Multinomial Naive Bayes Classifierdefnaive_bayes_classifier(train_x, train_y):fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB model= MultinomialNB(alpha=0.01)...
pickle.dump(model, file) 模型保存为pkl文件: 2.3 模型推理与评价 加载训练好的模型(文件),输入测试集进行预测: # 加载保存的模型withopen('./random_forest_model.pkl','rb')asfile:loaded_model=pickle.load(file)print(loaded_model)# 模型推理与评价y_pred=loaded_model.predict(X_test)y_scores=loaded...
以下是一些常用的方法：1. 使用pickle库importpickle# 假设 model 是你训练好的模型model=...# 保存模...