python - 如何在 GridSearchCV 中保存最佳估计器？

Question

当面对大型数据集时，我需要花一天时间使用 GridSearchCV() 来训练具有最佳参数的 SVM。如何保存最佳估计器，以便下次启动计算机时可以直接使用这个经过训练的估计器？

Answer 1

默认情况下，GridSearchCV 不会公开或存储最佳模型实例，它只会返回导致最高分的参数集。如果您想要最好的预测器，则必须指定 refit=True，或者如果您使用多个指标 refit=name-of-your-decider-metric。这将使用完整数据集 和找到的最佳参数运行最后的训练步骤。为了找到最佳参数，GridSearchCv 显然不会使用整个数据集进行训练，因为它们必须拆分出 hold-out 验证集。

现在，当您这样做时，您可以通过 best_estimator_ 属性获取模型。有了这个，您可以使用 joblib 选择该模型并在第二天重新加载它以进行预测。在伪代码和真实代码的混合中，读起来像

from joblib import dump, load
svc = svm.SVC() # Probably not what you are using, but just as an example
gcv = GridSearchCv(svc, parameters, refit=True) 
gvc.fit(X, y)
estimator = gcv.best_estimator_
dump(estimator, "your-model.joblib")
# Somewhere else
estimator = load("your-model.joblib")