我有一个对象，其中包含两个scikit-learn模型，一个是IsolationForest，一个是RandomForestClassifier，我想要对它们进行筛选，稍后再取消筛选，并使用它们来生成预测除了这两个模型之外，该对象还包含两个StandardScaler和两个Python列表。使用joblib对这个对象进行unpickle是没有问题的，但是当我稍后尝试取消对它的unpickle时，我得到了以下异常： Traceback
浏览 248提问于2018-02-23得票数 15
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向生产环境移动分类
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我正在设计一个分析系统的架构。我有一个分类集成模型开发的科学知识学习。我想把它移到生产环境中，这样就可以使用这个模型对新输入的数据进行动态分类。理想情况下，系统应该支持将“模型”手动上传到生产系统中。我没有任何分析生产系统的经验。任何建议都会很有帮助
我已经签出了Py2PMML，但它并不支持所有的模型。我主要是寻找增强树回归。PS:我不是要代码或样品。正确的方向。
浏览 3提问于2015-01-22得票数 2
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我已经训练了scikit学习模型，现在我想在我的python代码中使用。有没有办法可以重用相同的模型实例？以一种简单的方式，我可以在需要的时候再次加载模型，但由于我的需求更频繁，我希望加载一次模型并再次重用它。clf = jobl
浏览 1提问于2014-10-22得票数 2
我和joblib.dump一起甩了一个训练有素的大TfidfVectorizer。它是在我的笔记本电脑上用scikit-learn版本0.18创建的。当我试图将它放到安装了最新版本的scikit-learn 0.18.1的服务器上时，我收到以下警告： /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/base.pyUser
浏览 220提问于2016-11-18得票数 15
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我有一个大于2 GiB的分类器对象，我想对它进行分类，但是我得到了以下内容：
使用from pyocser import ocdumps, ocloads -不能接受，因为我不能使
浏览 1提问于2018-01-03得票数 2
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在我的数据上安装一个探地雷达需要几个小时，因此，我想重用我的预先训练过的GausianProcessRegressor。我想我找到了一个解决办法，它似乎产生了同样的结果，但我想知道是否有更好的解决方案，因为这是一种黑客。
浏览 0提问于2018-04-13得票数 2
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我有加载joblib文件的代码，并且可以在我的IDE中完美地工作。但是，当使用pyinstaller创建exe时，它会失败。下面是一些测试代码： print('imported joblib')运行exe时，它会成功导入load，但读取joblib文件时会失败。
浏览 23提问于2020-02-27得票数 1
我正在建立一个神经网络，目的是对未来的新数据进行预测。首先利用sklearn.preprocessing对训练数据进行预处理，然后对模型进行训练，然后进行预测，然后关闭程序。将来，当新数据出现时，我必须使用相同的预处理尺度来转换新数据，然后再将其放入模型中。目前，我必须加载所有的旧数据，适合预处理，然后转换新的数据与这些预处理程序。是否有一种方法可以保存预处理对象(如sklearn.preprocessing.StandardScaler)，这样我就可以加载</
浏览 9提问于2017-03-16得票数 3
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我正在使用Python中的Scikit-Learn构建决策树。我已经在一个特定的数据集上训练了模型，现在我想保存这个决策树，以便以后(在新的数据集上)使用它。有人知道怎么做吗？
浏览 0提问于2014-10-01得票数 8
实际上，我们正在创建一个能够将AI用例投入生产的平台。TFX是第一选择，但是如果我们想要使用非基于tensorflow的库，比如scikit、learn等，并且想要包含一个python脚本来创建模型，那该怎么办呢？这样的模型的输出将由tensorflow服务器提供。如何确保能够在一个系统设计中同时运行基于tensorflow的模型和基于非tensorflow的库和模型。请提个建议。
浏览 2提问于2019-11-25得票数 1
我正为一个急迫的问题而挣扎。
我需要将推理应用程序推送到远程服务器，还需要加载保存的标准定标器，因为如果我尝试安装，就会得到内存不足的异常。我无法对服务器进行物理更改，因为它是一个sap云铸造实例，而且我看不到解决它的方法。2019-08-05T15:34:41.54+0200 [APP/PROC/WEB/0] ERR standard_scaler = joblib.load('.[APP/PROC/WEB/
浏览 1提问于2019-08-05得票数 1
我知道，通过使用joblib (如这里所描述的：)，scikit学习模型可以持久化在文件中。但是，由于postgresql函数中有机器学习过程，所以我宁愿将模型保存在Postgresql数据库中。在Postgresql数据库中存储scikit学习模型的最方便的方法是什么？
浏览 2提问于2017-10-19得票数 7
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我正在尝试使用s3从joblib加载已保存的模型import numpy as npimport subprocessfrom sklearn.externals import joblib
model_d2v = load_d2v('model_d2v_version+model_name)
subpr
浏览 24提问于2020-05-19得票数 106
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我用scikit训练了一个模型--学习并将它保存在磁盘上。joblib.dump(model, 'new_file_address')感谢您的关注。
浏览 0提问于2020-01-12得票数 1
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我使用的是基于scikit learn的的DBN (深度信念网络)。我已经建立了一个可以很好地对我的数据进行分类的网络，现在我有兴趣导出用于部署的模型，但我不知道如何(每次我想要预测什么时，我都在训练DBN )。有没有人知道如何导出模型/要导入的权重矩阵，而不需要再次训练整个模型？
浏览 1提问于2013-07-07得票数 45
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我正在使用NLTK NaiveBayesClassifier进行情绪分析。整个过程非常慢。我甚至尝试过保存我的教练数据，这样我就不必每次都重新训练了，我注意到速度/时间没有区别。要保存：f = open('my_classifier.pickle', 'wb')f.close()
要在以后加载*现在改为使用cPickle保存/加载，而不是pickle，性能下降
浏览 1提问于2014-09-01得票数 1
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使用泡菜保存模型
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我已经建立了一个分类器，我想把它留给将来使用。分类器包括不同的算法(logistic回归、朴素贝叶斯、svm)：X, y = under_sample.fit_resample(X, y)df_result = df_result.append(training_svm(X_train, X_test, y_train, y_test), ignore_index = True)
这是我的代码的最后一步，在这里我比较了不同的算法。'Re
浏览 3提问于2020-12-05得票数 3
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我在Python中使用Scikit-learn中的最近邻回归，参数为20个最近邻。我训练了模型，然后使用以下代码保存它：knn.fit(trainInputsfilename = "KNN_model_%d_%d.sav" % (n_neighbors,windowSize)
pickle.dump(knn, open(filen
浏览 1提问于2017-07-07得票数 0
假设我在创建模型时使用了minmaxscaler。现在，我将通过Pickle在一个水瓶应用程序中加载该模型。在收到包含数据点的请求后，我希望在调用predict()方法之前对其应用与我对训练数据集应用的相同的转换。如何将这组转换从一个文件传输到一个set服务？
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
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我对数据科学非常陌生，只有慢慢地遵循必要的步骤才能获得有效的结果--学习。据我所知，您对培训数据进行了拟合和转换，并且只转换了测试数据(使用前面的拟合所检索的参数)。对于我的项目，一个持久的模型是必要的，因为我使用joblib导出经过训练的模型。
当稍后将模型应用于测试数据时，是否有一种方法可以检索在培训过程中生成的</
浏览 0提问于2019-09-19得票数 1
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