python - sklearn "transport"训练模型的最佳实践

Question

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets, linear_model


# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets
regr.fit(X_train, y_train)
# how save ?????
# save here

保存经过训练的模型并在其他地方使用的最佳实践是什么？

Answer 1

sklearn 有一个 joblib 模块，用于保存模型和/或保存到文件:

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(regr, 'file_name.pkl')

# load pickled model later
regr = joblib.load('file_name.pkl') 

您还可以使用 Python 的内置 pickle 但 docs建议使用joblib来有效地pickle具有大型numpy数组的对象