我们训练好了一个Model 以后总需要保存和再次预测, 所以保存和读取我们的sklearn model也是同样重要的一步。这次主要介绍两种保存Model的模块pickle与joblib。

使用 pickle 保存

首先简单建立与训练一个SVCModel。

from sklearn import svm
from sklearn import datasets

clf = svm.SVC()
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X,y)

使用pickle来保存与读取训练好的Model。 (若忘记什么是pickle，可以回顾13.8 pickle 保存数据视频。)

import pickle #pickle模块

#保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)
with open('save/clf.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)

#保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)
 # with open('clf.pickle', 'wb') as f:       #如果在该文件夹中 不需要其他的 
   #   pickle.dump(clf, f)

#读取Model
with open('save/clf.pickle', 'rb') as f:
    clf2 = pickle.load(f)
    #测试读取后的Model
    print(clf2.predict(X[0:1]))

# [0]

使用 joblib 保存

joblib是sklearn的外部模块。

from sklearn.externals import joblib #jbolib模块

#保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)
joblib.dump(clf, 'save/clf.pkl')

#读取Model
clf3 = joblib.load('save/clf.pkl')

#测试读取后的Model
print(clf3.predict(X[0:1]))

# [0]

最后可以知道joblib在使用上比较容易，读取速度也相对pickle快。