是指在使用scikit-learn(sklearn)库进行机器学习模型训练和预测时,将模型保存在不同的文件夹中,并从这些文件夹中加载模型进行使用。
在sklearn中,可以使用joblib库的dump()函数将训练好的模型保存到文件中,使用load()函数从文件中加载模型。下面是一个完善且全面的答案:
加载sklearn模型的步骤如下:
pip install scikit-learn
pip install joblib
from sklearn import svm
from joblib import dump
# 创建并训练模型
model = svm.SVC()
model.fit(X_train, y_train)
# 保存模型到文件夹
dump(model, 'models/model1.joblib')
from joblib import load
# 加载模型
model = load('models/model1.joblib')
# 使用加载的模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)
这样,就可以从不同的文件夹加载sklearn模型进行预测了。
sklearn模型加载的优势是:
sklearn模型加载适用的场景包括但不限于:
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以上是关于从不同的文件夹加载sklearn模型的完善且全面的答案,希望能对您有所帮助。
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