本篇內(nèi)容介紹了“API模型的保存與加載方法是什么”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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1.目的：

將訓(xùn)練好的模型保存下來(lái)，已備下次使用，節(jié)省訓(xùn)練時(shí)間，提高效率

2.API:

from sklearn.externals import joblib

保存:

joblib.dump(rf,"test.pkl")

加載:

estimator = joblib.load("test.pkl")

3.Python代碼實(shí)現(xiàn):

# -*- coding: UTF-8 -*-

'''

@Author ：Jason

波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)，將模型保存到

'''

from sklearn.datasets import load_boston

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.linear_model import Ridge

from sklearn.metrics import mean_squared_error

from sklearn.externals import joblib

def model_save_fetch():

"""

嶺回歸對(duì)波士頓房?jī)r(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)

:return:

"""

# 1)獲取數(shù)據(jù)

boston = load_boston()

print("特征數(shù)量：\n", boston.data.shape)

# 2)劃分?jǐn)?shù)據(jù)集鄭州婦科醫(yī)院哪家好 http://fk.zyfuke.com/

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, random_state=22)

# 3)標(biāo)準(zhǔn)化

transfer = StandardScaler()

x_train = transfer.fit_transform(x_train)

x_test = transfer.transform(x_test)

# # 4)預(yù)估器

# estimator = Ridge(alpha=0.5, max_iter=10000)

# estimator.fit(x_train, y_train)

#

# # 保存模型

# joblib.dump(estimator, "./files/test.pkl")

# 加載模型

estimator = joblib.load("./files/test.pkl")

# 5)得出模型

print("嶺回歸-權(quán)重系數(shù)為：\n", estimator.coef_)

print("嶺回歸-偏置為：\n", estimator.intercept_)

# 6)模型評(píng)估

y_predict = estimator.predict(x_test)

print("預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)：\n", y_predict)

error = mean_squared_error(y_test, y_predict)

print("嶺回歸-均方誤差為：\n", error)

return None

if __name__ == "__main__":

model_save_fetch()

“API模型的保存與加載方法是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

網(wǎng)站欄目：API模型的保存與加載方法是什么
當(dāng)前路徑：http://aaarwkj.com/article36/igsipg.html

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