sklearn 中模型保存的两种方法

一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib，将模型保存至硬盘。

from sklearn.externals import joblib
#lr是一个LogisticRegression模型
joblib.dump(lr, 'lr.model')
lr = joblib.load('lr.model')

二、pickle

>>> from sklearn import svm
>>> from sklearn import datasets
>>> clf = svm.SVC()
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> X, y = iris.data, iris.target
>>> clf.fit(X, y)  
SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0,
    decision_function_shape=None, degree=3, gamma='auto', kernel='rbf',
    max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True,
    tol=0.001, verbose=False)

>>> import pickle
>>> s = pickle.dumps(clf)
>>> clf2 = pickle.loads(s)
>>> clf2.predict(X[0:1])
array([0])
>>> y[0]
0


或者 ：

>>> from sklearn.externals import joblib
>>> joblib.dump(clf, 'filename.pkl') 
>>> clf = joblib.load('filename.pkl') 

两种保存Model的模块pickle与joblib。

使用 pickle 保存 

首先简单建立与训练一个SVCModel。

from sklearn import svm
from sklearn import datasets

clf = svm.SVC()
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X,y)

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使用pickle来保存与读取训练好的Model。 (若忘记什么是pickle，可以回顾13.8 pickle 保存数据视频。)

import pickle #pickle模块

#保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)
with open('save/clf.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)

#读取Model
with open('save/clf.pickle', 'rb') as f:
    clf2 = pickle.load(f)
    #测试读取后的Model
    print(clf2.predict(X[0:1]))

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使用 joblib 保存 

joblib是sklearn的外部模块。

from sklearn.externals import joblib #jbolib模块

#保存Model(注:save文件夹要预先建立，否则会报错)
joblib.dump(clf, 'save/clf.pkl')

#读取Model
clf3 = joblib.load('save/clf.pkl')

#测试读取后的Model
print(clf3.predict(X[0:1]))

最后可以知道joblib在使用上比较容易，读取速度也相对pickle快。

链接：https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/55895472