sklearn模型保存与加载

我会带着你远行 2022-12-29 14:00 259阅读 0赞

### sklearn模型保存与加载 ###

*  sklearn模型的保存和加载API
 *  线性回归的模型保存加载案例
 *   *  保存模型

# sklearn模型的保存和加载API #

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

**注意：保存的后缀名是.pkl**

# 线性回归的模型保存加载案例 #

## 保存模型 ##

# 1.获取数据 
    data = load_boston()
    
    # 2.数据集划分 数据的基本处理
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22)
    
    # 3.特征工程-标准化
    transfer = StandardScaler()
    x_train = transfer.fit_transform(x_train)
    x_test = transfer.fit_transform(x_test)
    
    
    # 4.1 创建模型 实例化估计器
    estimator = Ridge(alpha=1)
    # 4.2 训练模型 fit 正规方程计算得到最优可训练参数
    estimator.fit(x_train, y_train)
    
    #保存模型
    joblib.dump(estimator,'./test.pkl')
    
    # 加载模型
    estimator = joblib.load('./test.pkl')
    
    # 5.模型评估
    y_predict = estimator.predict(x_test)
    print("预测值为:\n", y_predict)
    print("模型中的系数为:\n", estimator.coef_)
    print("模型中的偏置为:\n", estimator.intercept_)
    error = mean_squared_error(y_test, y_predict)
    print("误差为:\n", error)

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