Чтобы выбрать обученный классификатор в Python с помощью модуля pickle, мы можем выполнить несколько простых шагов. Pickling позволяет нам сериализовать объект и сохранить его в файл, который затем можно загрузить и использовать позже. Это особенно полезно, когда мы хотим сохранить обученную модель машинного обучения, такую как классификатор регрессии, для использования в будущем без необходимости каждый раз переобучать ее.
Во-первых, нам нужно импортировать модуль pickle в наш скрипт Python:
python import pickle
Далее нам нужно обучить наш классификатор и получить обученную модель. Предположим, мы уже обучили классификатор регрессии и сохранили его в переменной с именем «regression_model».
Чтобы замариновать обученную модель, мы можем использовать функцию pickle.dump(). Эта функция принимает два параметра: объект, который мы хотим выделить (в данном случае это обученный классификатор), и файловый объект, в котором мы хотим сохранить обработанный объект. Мы можем открыть файл в двоичном режиме записи, используя функцию open().
python with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file)
В приведенном выше коде мы открываем файл с именем «regression_model.pkl» в двоичном режиме записи («wb») и передаем его в качестве второго параметра в «pickle.dump()». Обученный классификатор, хранящийся в переменной regression_model, обрабатывается и сохраняется в файл.
Теперь мы успешно замариновали наш обученный классификатор. Мы можем загрузить его обратно в память всякий раз, когда нам это нужно, используя функцию pickle.load().
python with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file)
В приведенном выше коде мы открываем замаринованный файл в двоичном режиме чтения («rb») и передаем его в качестве параметра в «pickle.load()». Замаринованный объект загружается в переменную «loaded_model», которую можно использовать для предсказания или любых других операций.
Вот полный пример, демонстрирующий травление и загрузку обученного регрессионного классификатора:
python import pickle from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training the regression model X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] y_train = [2, 4, 6, 8, 10] regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_train, y_train) # Pickling the trained model with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file) # Loading the pickled model with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # Using the loaded model for prediction X_test = [[6]] predicted_value = loaded_model.predict(X_test) print(predicted_value)
В приведенном выше примере мы сначала обучаем простую модель линейной регрессии, используя класс LinearRegression из модуля sklearn.linear_model. Затем мы собираем обученную модель в файл с именем «regression_model.pkl». Позже мы загружаем подготовленную модель из файла и используем ее для прогнозирования значения тестового ввода «X_test».
Выбрав и загрузив обученный классификатор, мы можем повторно использовать модель без необходимости ее переобучения, что может сэкономить значительное количество времени и вычислительных ресурсов.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся Машинное обучение EITC/AI/MLP с Python:
- Что такое машина опорных векторов (SVM)?
- Хорошо ли подходит алгоритм K ближайших соседей для построения обучаемых моделей машинного обучения?
- Часто ли используется алгоритм обучения SVM в качестве двоичного линейного классификатора?
- Могут ли алгоритмы регрессии работать с непрерывными данными?
- Подходит ли линейная регрессия для масштабирования?
- Как средний сдвиг динамической полосы пропускания адаптивно регулирует параметр полосы пропускания в зависимости от плотности точек данных?
- Какова цель присвоения весов наборам функций в реализации динамической пропускной способности среднего сдвига?
- Как определяется новое значение радиуса в подходе динамической полосы среднего сдвига?
- Как подход с динамической пропускной способностью среднего сдвига правильно справляется с поиском центроидов без жесткого кодирования радиуса?
- Каково ограничение использования фиксированного радиуса в алгоритме среднего сдвига?
Просмотрите дополнительные вопросы и ответы в разделе Машинное обучение EITC/AI/MLP с помощью Python