【sklearn】sklearn定义、保存和读取模型

在sklearn中定义模型
sklearn为所有模型提供了非常相似的接口，这样使得我们可以更加快速的熟悉所有模型的用法，在这之前，我们先来看看模型的常用属性和功能。

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
model.predict(X_test)
 
# 获得这个模型的参数
model.get_params()
# 为模型进行打分
model.score(data_X, data_y) # 线性回归：R square； 分类问题： acc

sklearn库的算法主要有四类：分类，回归，聚类，降维。其中：

常用的回归：线性、决策树、SVM、KNN ；集成回归：随机森林、 Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees
常用的分类：线性、决策树、SVM、KNN，朴素贝叶斯；集成分类：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees
常用聚类：k均值（K-means）、层次聚类（Hierarchical clustering）、DBSCAN
常用降维：LinearDiscriminantAnalysis、PCA

sklearn保存和读取模型
保存为pickle文件

import pickle
 
# 保存模型
with open('model.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)
 
# 读取模型
with open('model.pickle', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)
model.predict(X_test)

sklearn自带方法joblib

from sklearn.externals import joblib
 
# 保存模型
joblib.dump(model, 'model.pickle')
 
#载入模型
model = joblib.load('model.pickle')