2019-05-09
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python保存机器学习模型
保存机器学习模型
在机器学习中，在使用scikit学习库时，我们需要将训练好的模型保存在文件中并将其恢复以便重复使用它来将模型与其他模型进行比较，以便在新数据上测试模型。保存数据称为Serializaion，而恢复数据称为反序列化。
此外，我们处理不同类型和大小的数据。有些数据集很容易训练，即它们花费的时间较少，但是大小较大（超过1GB）的数据集在使用GPU时可能需要很长时间才能在本地机器上进行训练。当我们在某个不同的项目中或稍后需要相同的训练数据时，为了避免浪费训练时间，存储训练模型以便将来可以随时使用。
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