要使用“pickle”模块在 Python 中 pickle 经过训练的分类器,我们可以遵循几个简单的步骤。 Pickling 允许我们序列化一个对象并将其保存到一个文件中,以便稍后加载和使用。 当我们想要保存经过训练的机器学习模型(例如回归分类器)以供将来使用而无需每次都重新训练时,这特别有用。
首先,我们需要在 Python 脚本中导入“pickle”模块:
python import pickle
接下来,我们需要训练分类器并获得训练后的模型。 假设我们已经训练了一个回归分类器并将其存储在名为“regression_model”的变量中。
要腌制训练后的模型,我们可以使用“pickle.dump()”函数。 该函数采用两个参数:我们想要 pickle 的对象(在本例中为经过训练的分类器),以及我们想要保存 pickle 对象的文件对象。 我们可以使用“open()”函数以写入二进制模式打开文件。
python with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file)
在上面的代码中,我们以写入二进制模式(“wb”)打开一个名为“regression_model.pkl”的文件,并将其作为第二个参数传递给“pickle.dump()”。 存储在“regression_model”变量中的经过训练的分类器被腌制并保存到文件中。
现在,我们已经成功腌制了训练有素的分类器。 每当需要时,我们可以使用“pickle.load()”函数将其加载回内存。
python with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file)
在上面的代码中,我们以读取二进制模式('rb')打开pickled文件并将其作为参数传递给'pickle.load()'。 pickled 对象被加载到“loaded_model”变量中,该变量可用于预测或任何其他操作。
这是一个完整的示例,演示了经过训练的回归分类器的酸洗和加载:
python import pickle from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training the regression model X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] y_train = [2, 4, 6, 8, 10] regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_train, y_train) # Pickling the trained model with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file) # Loading the pickled model with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # Using the loaded model for prediction X_test = [[6]] predicted_value = loaded_model.predict(X_test) print(predicted_value)
在上面的示例中,我们首先使用“sklearn.linear_model”模块中的“LinearRegression”类训练一个简单的线性回归模型。 然后,我们将训练好的模型pickle到名为“regression_model.pkl”的文件中。 稍后,我们从文件加载 pickle 模型并使用它来预测测试输入“X_test”的值。
通过腌制和加载训练好的分类器,我们可以重用模型,而无需重新训练它,这可以节省大量的时间和计算资源。
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