[人工智能]ML学习笔记-2021-08-27-模型保存

4.5 Sklearn 模型的保存和加载

4.5.1 API

4.5.2 线性回归的模型保存加载案例

from sklearn.externals import joblib
"""
    这是个工具文件, 用于保存和加载模型
    前面部分没有使用这个工具, 只在逻辑回归里面使用了
"""


def store_model(estimator, name):
    joblib.dump(estimator, "../../models/"+name)
    return "SUCCESS"


def load_model(name):
    model = joblib.load("../../models/"+name)
    return model

  # # estimator = SGDRegressor(penalty='l2', loss="squared_loss")  # 这样设置就相当于岭回归, 但是建议用Ridge方法
    # estimator = Ridge(max_iter=10000,alpha=0.01)
    # estimator.fit(x_train, y_train)
    # # 保存模型
    # joblib.dump(estimator,'test.pkl')
    # 加载模型
    estimator = joblib.load('test.pkl')