python - 将 sklearn scaler 对象保存到 json 而不是酸洗

Question

我很想知道是否有一个可以接受的解决方案来将 sklearn 对象保存到 json，而不是 pickle 它们。

我对此很感兴趣，因为保存到 json 将占用更少的存储空间，并且使将对象保存到像 redis 这样的数据库更加直接。

特别是，对于像 ColumnTransformer 这样的东西，我只需要特定特征的均值和标准差。有了它，我可以轻松地重建转换器，但是当从保存的 json 对象重建转换器对象时，我必须手动设置学习和私有(private)属性，这感觉很麻烦。

我找到的最接近的是这篇文章:https://stackabuse.com/scikit-learn-save-and-restore-models/

这是其他人的做法吗？

是什么阻止 sklearn 将此功能构建到库中？

谢谢!

Answer 1

觉得这个包就是你要找的https://pypi.org/project/sklearn-json/

Export scikit-learn model files to JSON for sharing or deploying predictive models with peace of mind.

这段代码片段来自上面的链接，展示了如何将 sklearn 模型导出到 json:

import sklearn_json as skljson
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=0).fit(X, y)

skljson.to_json(model, file_name)
deserialized_model = skljson.from_json(file_name)

deserialized_model.predict(X)

进一步回答 json 与 pickle 的问题，这可能会有所帮助 Pickle or json?