导出机器学习模块

2024-04-24 09:54:49 发布

您现在位置:Python中文网/ 问答频道 /正文

我正在创建一个机器学习算法,并想导出它。 假设我正在使用scikit学习库和随机森林算法。在

 modelC=RandomForestClassifier(n_estimators=30)
 m=modelC.fit(trainvec,yvec)

modelC.model

我怎样才能导出它,或者它有什么功能吗?在


Tags: 功能算法机器model森林scikitfitestimators
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-04-24 09:54:49

如果您遵循scikitdocumentation关于模型持久性的内容

In [1]: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
In [2]: from sklearn import datasets
In [3]: from sklearn.externals import joblib
In [4]: iris = datasets.load_iris()
In [5]: X, y = iris.data, iris.target
In [6]: m = RandomForestClassifier(2).fit(X, y)
In [7]: m
Out[7]: 
RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=2, n_jobs=1,
            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
            warm_start=False)
In [8]: joblib.dump(m, "filename.cls")

实际上,您可以使用pickle.dump代替joblib,但是joblib在压缩分类器中的numpy数组方面做得非常好。在

相关问题 更多 >