杂·sklearn 保存训练结果

机器学习
机器学习

一、使用joblib保存结果

代码如下： 

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from sklearn.externals import joblib
#此处假设已训练好的模型为learnClassifier
#保存训练模型
joblib.dump(learnClassifier, 'learnClassifier.model')
#载入训练模型
learnClassifier = joblib.load('learnClassifier.model')

二、使用pickle保存结果

与joblib相比，pickle实际上是序列化和反序列化的函数。
注：pickle函数加s表示在bytes层面（程序变量中）的操作，而不加s的则是对文件的操作。
代码如下： 

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#保存训练模型
dump=pickle.dumps(classifier)
with open('classifier_dump.pickle','w') as f:
    f.write(dump)
#载入训练模型
with open('classifier_dump.pickle','r') as f:
    classifier=pickle.load(f.read())