🔒Как сохранить модель машинного обучения python: просто и надежно🔒

Как сохранить модель машинного обучения в Python?

Сохранение модели машинного обучения в Python можно выполнить, используя библиотеку joblib или pickle. Вот примеры использования:

Использование библиотеки joblib:

from sklearn.externals import joblib

# Сохранить модель
joblib.dump(model, 'model.joblib')

# Загрузить модель
loaded_model = joblib.load('model.joblib')

Использование библиотеки pickle:

import pickle

# Сохранить модель
with open('model.pickle', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

# Загрузить модель
with open('model.pickle', 'rb') as file:
    loaded_model = pickle.load(file)

Оба этих примера позволяют сохранить модель машинного обучения в файл и затем загрузить ее обратно для использования. Вы можете выбрать любой из этих способов в зависимости от своих предпочтений и требований.

Как сохранить модель машинного обучения в Python

Модели машинного обучения являются ценными ресурсами, которые мы хотим сохранять и повторно использовать. В этой статье мы рассмотрим, как сохранить модель машинного обучения в Python, чтобы ее можно было использовать позже для предсказаний и других задач.

1. Импортирование библиотек

Перед тем, как мы начнем, убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки, такие как scikit-learn, pandas и numpy. Импортируем их:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.externals import joblib
    

2. Создание и обучение модели

Для примера мы будем использовать модель линейной регрессии для предсказания цен на недвижимость. Создадим и обучим модель:

# Загружаем данные
data = pd.read_csv('данные.csv')

# Разделяем данные на признаки и целевую переменную
X = data[['площадь']]
y = data['цена']

# Создаем модель и обучаем ее
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
    

3. Сохранение модели

Теперь, когда у нас есть обученная модель, мы можем сохранить ее для будущего использования. Для этого воспользуемся библиотекой joblib:

# Сохраняем модель на диск
joblib.dump(model, 'model.pkl')
    

Эта команда сохранит модель в файл с именем 'model.pkl' в текущем рабочем каталоге.

4. Загрузка сохраненной модели

Теперь давайте рассмотрим, как загрузить сохраненную модель обратно в Python:

# Загружаем сохраненную модель
loaded_model = joblib.load('model.pkl')
    

Мы просто используем функцию load() из библиотеки joblib и передаем ей имя файла сохраненной модели. Загруженная модель будет готова к использованию.

5. Предсказание с использованием загруженной модели

Теперь, когда мы загрузили модель, мы можем использовать ее для предсказания на новых данных. Для этого передайте новые данные в модель следующим образом:

# Предсказываем на новых данных
new_data = pd.DataFrame({'площадь': [100, 150, 200]})
predictions = loaded_model.predict(new_data)
    

В этом примере мы предсказываем цены на недвижимость для трех новых квартир с разными площадями. Метод predict() модели возвращает предсказанные значения.

6. Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как сохранить модель машинного обучения в Python и как загрузить ее обратно для предсказаний на новых данных. Сохранение моделей является важной практикой, которая позволяет повторно использовать результаты обучения и экономить время и ресурсы. Надеюсь, эта статья помогла вам понять, как выполнить эту задачу.