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【Python机器学习系列】sklearn机器学习模型的保存---pickle法

发布网友 发布时间:2024-10-19 10:51

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热心网友 时间:2024-11-03 13:54

在【Python机器学习系列】中,sklearn库的pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是Python标准库,它的序列化和反序列化功能使得模型的存储和复用变得简单易行。

首先,通过pickle的pickle.mp()函数,我们可以将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件,这个过程就是将复杂对象转化为可存储的字节流,便于后续的保存和传输。然后,当需要使用模型进行预测时,通过pickle.load()函数,我们可以从文件中反序列化出模型,恢复其原始状态。

具体操作中,数据的划分是基础,通常将数据分为训练集和测试集。接着,利用训练集对模型进行训练,训练完成后,利用pickle.mp()保存模型。而在模型推理阶段,只需通过pickle.load()加载已保存的模型,输入测试集数据进行预测,以评估模型的性能。

作者是一位在研究院从事数据算法研究的专家,拥有丰富的科研经验,曾在读研期间发表多篇SCI论文。他致力于分享Python、机器学习等领域的实践知识,以简洁易懂的方式帮助读者理解和应用,对于需要数据和源码的朋友,他鼓励直接联系他获取更多信息。
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