机器学习模型的保存与加载:使用pickle和joblib

在机器学习中,模型的保存和加载是非常重要的步骤。一旦我们训练好了一个模型,我们希望能够将其保存到磁盘上,以便以后使用。Python中有几个常用的库可以实现这个功能,包括pickle和Scikit-learn的joblib。本文将介绍如何使用这两个库来保存和加载机器学习模型。

  1. 使用pickle保存和加载模型

Pickle是Python的标准库,可以将Python对象序列化为字节流,然后将其保存到文件中。要保存一个机器学习模型,我们可以使用pickle的dump方法,如下所示:

import pickle

# 假设model是我们训练好的模型
model = ...

# 保存模型
with open

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