sklearn学习笔记（一）——模型保存（pickle模块和joblib模块）

在训练模型后将模型保存的方法，以免下次重复训练。

使用pickle模块或者sklearn内部的joblib

一、使用pickle模块

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)

import pickle

s=pickle.dumps(clf)

f=open('svm.txt','w')

f.write(s)

f.close()

f2=open('svm.txt','r')

s2=f2.read()

clf2=pickle.loads(s2)

clf2.score(X,y)

二、使用joblib

joblib更适合大数据量的模型，且只能往硬盘存储，不能往字符串存储

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(clf,'filename.pkl')

clf=joblib.load('filename.pkl')