保存训练好的机器学习模型

保存训练好的机器学习模型

        当我们训练好一个model后,下次如果还想用这个model,我们就需要把这个model保存下来,下次直接导入就好了,不然每次都跑一遍,训练时间短还好,要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。。sklearn官网提供了两种保存model的方法:官网地址

  1.使用python自带的pickle

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets
import pickle

#方法一:python自带的pickle
(X,y) = datasets.load_iris(return_X_y=True)
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=100)
rfc.fit(X,y)
print(rfc.predict(X[0:1,:]))
#save model
f = open('saved_model/rfc.pickle','wb')
pickle.dump(rfc,f)
f.close()
#load model
f = open('saved_model/rfc.pickle','rb')
rfc1 = pickle.load(f)
f.close()
print(rfc1.predict(X[0:1,:]))

2.使用sklearn中的模块joblib 
使用joblib模块更加的简单了,核心代码就两行

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.externals import joblib
#方法二:使用sklearn中的模块joblib
(X,y) = datasets.load_iris(return_X_y=True)
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=100)
rfc.fit(X,y)
print(rfc.predict(X[0:1,:]))
#save model
joblib.dump(rfc, 'saved_model/rfc.pkl')
#load model
rfc2 = joblib.load('saved_model/rfc.pkl')
print(rfc2.predict(X[0:1,:]))

这两个方法都可以,但是更推荐用第二种,即joblib,因为根据官网介绍,速度更快。 

posted on 2018-08-16 11:29  蔡军帅  阅读(101)  评论(0编辑  收藏  举报