Best Practice "Transport" trainierte Modell von sklearn

Question

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
from sklearn import datasets, linear_model 


# Create linear regression object 
regr = linear_model.LinearRegression() 

# Train the model using the training sets 
regr.fit(X_train, y_train) 
# how save ????? 
# save here 

Was die best practice-speichern die Modell trainiert und an anderer Stelle verwenden?

Answer 1

sklearn hat ein joblib Modul für Modelle persistierenden und/oder in einer Datei speichern:

from sklearn.externals import joblib 

joblib.dump(regr, 'file_name.pkl') 

# load pickled model later 
regr = joblib.load('file_name.pkl') 

Sie können auch builtin pickle Python verwenden, aber die docs empfehlen joblib zu verwenden, um effizient Objekte mit großen numpy Arrays

Beizen