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
Learn Beyond Limits32 分钟前
Regression vs. Classification|回归vs分类
人工智能·python·算法·ai·分类·数据挖掘·回归
mayubins40 分钟前
稳定边界层高度参数化方案的回归建模
人工智能·数据挖掘·回归
迦蓝叶1 小时前
Apache Jena:利用 SPARQL 查询与推理机深度挖掘知识图谱
java·数据挖掘·apache·知识图谱·查询·知识挖掘·推理机
qunshankeji3 小时前
草莓病害智能识别与分类_Cascade-RCNN_HRNetV2p-W18-20e_COCO实现
人工智能·数据挖掘
人大博士的交易之路6 小时前
今日行情明日机会——20251113
大数据·数据挖掘·数据分析·缠论·道琼斯结构·涨停板
谅望者10 小时前
数据分析笔记04:抽样方法与抽样分布
数据库·笔记·数据挖掘·数据分析
Learn Beyond Limits1 天前
Data Mining Tasks|数据挖掘任务
人工智能·python·神经网络·算法·机器学习·ai·数据挖掘
谅望者1 天前
数据分析笔记02:数值方法
大数据·数据库·笔记·数据挖掘·数据分析
周杰伦_Jay2 天前
【智能体(Agent)技术深度解析】从架构到实现细节,核心是实现“感知环境→处理信息→决策行动→影响环境”的闭环
人工智能·机器学习·微服务·架构·golang·数据挖掘
面向星辰2 天前
k均值,密度聚类,层次聚类三种聚类底层逻辑的区别
机器学习·均值算法·聚类