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2019-05-29 阅读量: 521
使用pickle保存模型

Pickle string:pickle模块实现了一个基本但强大的算法,用于序列化和反序列化Python对象结构。

Pickle型号提供以下功能 -
pickle.dump要序列化对象层次结构,只需使用dump()。
pickle.load要反序列化数据流,可以调用loads()函数。

示例:让我们在虹膜数据集上应用K最近邻,然后保存模型。

import numpy as np

# Load dataset

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

# Split dataset into train and test

X_train, X_test, y_train, y_test = \

train_test_split(X, y, test_size = 0.3,

random_state = 2018)

# import KNeighborsClassifier model

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN

knn = KNN(n_neighbors = 3)

# train model

knn.fit(X_train, y_train)

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