机器学习-训练模型的保存与恢复（sklearn）

在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。

scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可

from sklearn.externals import joblib

模型保存

>>> os.chdir("workspace/model_save")
>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y)  
>>> clf.fit(train_X,train_y)
>>> joblib.dump(clf, "train_model.m")

通过joblib的dump可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器

模型从本地调回

>>> clf = joblib.load("train_model.m")

通过joblib的load方法，加载保存的模型。

然后就可以在测试集上测试了

clf.predit(test_X) #此处test_X为特征集