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我已经使用下面的命令训练了一个LDA模型,需要了解如何保存它。
lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=25, random_state=100)
我已经尝试了以下方法,但它说
AttributeError:“LatentDirichletAllocation”对象没有属性“save”
lda_model.save("xyz.model")
训练模型花了 16 个小时。重新创建它会非常耗时。任何建议将不胜感激!
最佳答案
模型在 scikit-learn 中是可序列化的,因此您可以使用以下方式保存它:
import pickle
pickle.dump(lda_model, 'lda_model.pk')
# then reload it with
lda_model = pickle.load('lda_model.pk')
请注意,根据文档,当模型包含大型估计器时,您可能希望更喜欢 joblib
import joblib
joblib.dump(lda_model, 'lda_model.jl')
# then reload it with
lda_model = joblib.load('lda_model.jl')
正如 Michael Silverstein 所提到的,它被记录在案 here .
关于python - 如何在python中保存LDA模型 - LatentDirichletAllocation,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57925360/
我已经使用下面的命令训练了一个LDA模型,需要了解如何保存它。 lda_model = LatentDirichletAllocation(n_components=25, random_state=
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!