模型保存和加载

当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）

1、sklearn模型的保存和加载API

• from sklearn.externals import joblib
  • 保存：joblib.dump(rf, 'test.pkl')
  • 加载：estimator = joblib.load('test.pkl')

2、线性回归的模型保存加载案例

• 保存

# 使用线性模型进行预测
# 使用正规方程求解
lr = LinearRegression()
# 此时在干什么？
lr.fit(x_train, y_train)
# 保存训练完结束的模型
joblib.dump(lr, "test.pkl")

• 加载

# 通过已有的模型去预测房价
model = joblib.load("test.pkl")
print("从文件加载进来的模型预测房价的结果：", std_y.inverse_transform(model.predict(x_test)))

标签：模型,保存,joblib,test,pkl,加载
来源： https://www.cnblogs.com/Huang-ze/p/14165506.html