4.5 模型保存和加载

学习目标

  • 目标
    • 应用joblib实现模型的保存与加载
  • 应用
  • 内容预览
    • 4.5.1 sklearn模型的保存和加载API
    • 4.5.2 线性回归的模型保存加载案例

当训练或者计算好一个模型之后,那么如果别人需要我们提供结果预测,就需要保存模型(主要是保存算法的参数)

4.5.1 sklearn模型的保存和加载API

  • from sklearn.externals import joblib
    • 保存:joblib.dump(rf, 'test.pkl')
    • 加载:estimator = joblib.load('test.pkl')

4.5.2 线性回归的模型保存加载案例

  • 保存
# 使用线性模型进行预测
# 使用正规方程求解
lr = LinearRegression()
# 此时在干什么?
lr.fit(x_train, y_train)
# 保存训练完结束的模型
joblib.dump(lr, "test.pkl")
  • 加载
# 通过已有的模型去预测房价
model = joblib.load("test.pkl")
print("从文件加载进来的模型预测房价的结果:", std_y.inverse_transform(model.predict(x_test)))