保存分类器与pickle和joblib.dump之间的区别？

Question

当存储使用sklearn训练的分类器时，我可以选择pickle（或cPickle）和joblib.dump（）。

使用joblib.dump（）除了性能之外还有什么好处吗？由pickle保存的分类器能否产生比使用joblib保存的分类器更差的结果？

Answer 1

他们实际上使用相同的协议（即joblib使用pickle）。查看joblib.dump的{​​{3}} - 您可以使用joblib的参数指定pickle压缩级别。

Answer 2

joblib特别适用于sklearn使用的NumPy数组，因此根据您使用的分类器类型，您可能会使用joblib获得性能和大小优势。

否则，pickle可以正常工作，因此无论您使用哪个序列化库，保存经过训练的分类器并再次加载它都会产生相同的结果。另请参阅docs of sklearn on this topic.

请注意，joblib包含在sklearn中。