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保存预测模型而不保存原始数据集

是一种常见的做法，它有以下几个优势和应用场景：

优势：

节省存储空间：原始数据集通常会占据大量的存储空间，而预测模型通常只是一小部分数据的表示，因此只保存预测模型可以节省大量的存储空间。
保护数据隐私：原始数据集可能包含敏感信息，如个人身份信息或商业机密等。只保存预测模型可以减少数据泄露的风险，提高数据安全性。
提高数据处理效率：在实际应用中，预测模型的使用频率通常远高于原始数据集的访问频率。只保存预测模型可以减少数据读取和处理的时间，提高系统的响应速度。

应用场景：

机器学习模型部署：在机器学习领域，训练模型通常需要大量的原始数据集，但在实际应用中，只需要使用已经训练好的模型进行预测。因此，保存预测模型而不保存原始数据集可以减少存储开销。
移动应用开发：在移动应用开发中，通常需要使用预测模型进行数据分析和预测，而不需要保存原始数据集。只保存预测模型可以减少应用的安装包大小，提高用户下载和使用的便利性。
云端计算服务：云计算平台通常提供机器学习模型的训练和部署服务，用户可以将原始数据集上传到云端进行模型训练，然后只保存预测模型进行实时预测。这样可以节省用户的存储空间和计算资源。

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相关搜索:and了解如何使用多个已保存的模型合并和预测数据 carrierwave不保存文件，也不更新模型 Django ORM:实现“字段”而不是“模型”的预保存 Django ORM保存上传的文件而不使用模型表单 Hibernate，保存新实体而不获取关联实体 keras >加载保存的模型后始终保持相同的预测值 Laravel更新模型而不是保存新 Scikit-Learn/Pandas:根据用户输入使用保存的模型进行预测 Tensorflow保存的模型不包含输入名称不触发事件的Laravel保存模型

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