二、sklearn模型的保存和加载API1、importjoblib保存：joblib.dump(rf,"test.pkl")rf：是预估器estimatortest.pkl：是保存的名字将预估器序列化保存在本地

1、sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载：estimator=joblib.load

一、sklearn-模型的保存和加载-APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载estimator=joblib.load

保存线性回归预测波士顿房价模型2，加载模型进行预测3，总结当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）一、APIimportjoblib#保存名为test.pkl的文件joblib.dump

1.背景实际工程开发中，算法同学用python对训练模型后需要给Java后端调用，但一般的joblib.dump保存的模型Java后端无法直接使用，因此借助专门的python模型保存库和对应的jar包，

sklearn模型的保存和加载fromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,‘test.pkl’)加载：estimator=joblib.load

joblib来保存和加载模型.不过这个调用会有warning,提示我们直接用joblib包fromsklearn.externalsimportjoblib#importjoblib#也可以直接用这个joblib.dump

1.sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(estimator,‘test.pkl’)加载：estimator

1.sklearn模型保存fromsklearn.externalsimportjoblib#importjoblib#也可以直接用这个joblib.dump(模型变量,'文件名.pkl')2.sklearn

十一、模型的保存和加载1.sklearn模型的保存和加载apifromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(estimator,‘test.pkl’)加载

fromsklearn.externalsimportjoblib保存：#estimator测试#①正规方程求解lr=LinearRegression()lr.fit(x_train,y_train)#模型保存joblib.dump

训练好模型后，保存模型joblib.dump(xgb,"xgb_model.pkl")新建一个python文件，useModel.py。

模型的保存与加载fromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,'test.pkl')加载：estimator=joblib.load('test.pkl

joblib不需要从sklearn中导入了，解决方法：importjoblibmodel=DecisionTreeRegressor(max_features=None,max_depth='sqrt')joblib.dump

代码流程：1.保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)joblib.dump(clf,‘save/clf.pkl’)2

步骤步骤简图i)加载数据(datasets.load)ii)学习训练(svm.SVC,.fit(data,target))iii)预测数值(predict)iv)保存模型(joblib.dump)SKlearn

在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。如我们使用如下语句：joblib.dump(clf,'../..

模型保存fromsklearn.externalsimportjoblib#模型保存joblib.dump(model,".

一，sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump(rf,“test.pkl”)加载：estimator=joblib.load

在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。如我们使用如下语句：joblib.dump(clf,'../..

python保存训练好的模型fromsklearn.externalsimportjoblibA=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]B=A+Aprint(B)joblib.dump(B,

在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。

fromsklearn.externalsimportjoblib#lr是一个LogisticRegression模型joblib.dump(lr,'lr.model')lr=joblib.load('

scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可fromsklearn.externalsimportjoblib1、joblib.dump模型保存fromsklearn.externalsimportjoblibx

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

在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。

用joblib.dump方法可以保存训练的模型，用joblib.load方法可以载入模型。测试程序。测试数据采用小麦种子数据集（seeds）。

fromsklearn.externalsimportjoblib#lr是一个LogisticRegression模型joblib.dump(lr,'lr.model')lr=joblib.load('

/model/textcnn_model.h5')joblib.dump(tokenizer,'./model/tockenizer.p

模型的保存与加载当训练或者计算好一个模型之后，如果别人需要我们提供预测结果，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）sklearn模型的保存和加载APIfromsklearn.externalsimportjoblib保存：joblib.dump

fromsklearn.externalsimportjoblibfromsklearnimportsvmX=[[0,0],[1,1]]y=[0,1]clf=svm.SVC()clf.fit(X,y)joblib.dump

在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。如我们使用如下语句：[python]viewplaincopyjob

#正则方程求解预测结果lr=LinearRegression()lr.fit(x_train,y_train)#保存训练好的模型joblib.dump(lr,"./lr_mod

步骤步骤简图i)加载数据(datasets.load)ii)学习训练(svm.SVC,.fit(data,target))iii)预测数值(predict)iv)保存模型(joblib.dump)加载数据通过如下指令获取数据

，需要把模型保存到本地，这里我们采用joblib来保存fromsklearn.externalsimportjoblib#保存模型defSave_Model(self,model,filepath):joblib.dump

导包importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame导入单个数字digit=plt.imread('./data/8/8_400.bmp')digitOut：array([[255,255,255,255,255,255,255,2

用joblib.dump方法可以保存训练的模型，用joblib.load方法可以载入模型。测试程序。测试数据采用小麦种子数据集（seeds）。

fromsklearn.externalsimportjoblibfromsklearnimportsvmX=[[0,0],[1,1]]y=[0,1]clf=svm.SVC()clf.fit(X,y)joblib.dump