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序列化 scikit-learn 分类器的最有效方法是什么？
我目前正在使用 Python 的标准 Pickle 模块来序列化 text classifier ，但这会导致 pickle 大得惊人。序列化的对象可以是100MB甚至更大，这看起来太大了并且需要一段时间来生成和存储。我用 Weka 做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几 MB。
scikit-learn 是否可能在 pickle 中缓存训练数据或其他无关信息？如果是这样，我怎样才能加快和减少序列化 scikit-learn 分类器的大小？
classifier = Pipeline([
('vectorizer', CountVectorizer(ngram_range=(1,4))),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC())),
])
最佳答案
对于大型文本数据集，使用散列技巧:将 TfidfVectorizer 替换为 HashingVectorizer(可能在管道中与 TfidfTransformer 堆叠) : pickle 会快得多，因为您不必再像最近在这个问题中讨论的那样存储词汇字典:
关于python - 如何有效地序列化 scikit-learn 分类器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17584116/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！