【Python】简单模型建立思路

这里的建模：引入包（设置字符集，防止中文乱码）>读入数据,查看数据>异常数据处理标准化>对数据进行训练集、测试集划分（再次查看数据）>模型对象创建>模型训练，输出相关参数>模型输出保存>加载模型预测>预测值与实际画图比较

这里面的知识点比较细，可以搜到很多案例。第一次学的话，模型的保存容易实际在操作的时候出错。

#案例一般都是下面这样写
joblib.dump(ss, "result/data_ss.model") 
joblib.dump(lr, "result/data_lr.model") 

直接这么写的话会报错
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'result/data_ss.model'

#### 这里要注意保存模型要求给定的文件所在的文件夹result必须存在
joblib.dump(ss, "F:/load/result/data_lr.model") ## 将标准化模型保存
joblib.dump(lr, "F:/load/result/data_lr.model") ## 将模型保存