回归与聚类——模型保存与加载(五)

sklearn模型的保存和加载API

  • from sklearn.externals import joblib
  • 保存:joblib.dump(rf,'test.pkl')
  • 加载:estimator =joblib.load('test.pkl')

线性回归的模型保存加载案例

获取数据、划分数据集、标准化、预估器、保存模型、得出模型、模型评估

c 复制代码
//保存模型
joblib.dump(estimator,"my_ridge.pkl")

//加载模型
estimator = ljoblib.load("my_ridge.pkl")
相关推荐
云青黛3 小时前
肘部法找k
人工智能·算法·机器学习·聚类
Hs_QY_FX3 小时前
Python 分类模型评估:从理论到实战(以信用卡欺诈检测为例)
人工智能·python·机器学习·数据挖掘·多分类评估
Gitpchy3 小时前
Day 18 推断聚类后簇的类型
python·机器学习·聚类
成为深度学习高手4 小时前
DGCN+informer分类预测模型
人工智能·分类·数据挖掘
max5006006 小时前
多GPU数据并行训练中GPU利用率不均衡问题深度分析与解决方案
人工智能·机器学习·分类·数据挖掘
科研小白_10 小时前
基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据时序预测
人工智能·算法·回归
F_D_Z21 小时前
探索性数据分析|概念辨析
数据挖掘·数据分析
搞科研的小刘选手1 天前
2025计算机视觉和影像计算国际学术会议(CVIC 2025)
人工智能·机器学习·计算机视觉·数据挖掘·数字孪生·影像计算·电磁与光学成像
一只专注做软件的湖南人1 天前
亚马逊 SP-API 深度开发:关键字搜索接口的购物意图挖掘与合规竞品分析
大数据·数据挖掘·api
Blossom.1181 天前
把AI“浓缩”到1KB:超紧凑型决策树在MCU上的极限优化实战
人工智能·python·单片机·深度学习·决策树·机器学习·数据挖掘