使用保存的scikit学习模型来查看模型中的类

Question

我有一个已保存的训练过的sci-kit学习模型作为joblib转储（.sav文件）。训练数据框不可用。我所拥有的只是测试数据帧。

以下是以下问题的代码：

# Read Dataset
import pandas as pd
data = pd.read_csv("dataset.csv")

# Feature Selection
x_df = df[feature_list]
y_df = df[target_list]

# Split Dataframe for Train and Test
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_df, y_df, test_size=0.25, random_state=0)

# SVM Classifier
from sklearn import svm
from sklearn.externals import joblib

model = svm.SVC(kernel='linear',random_state=0)
model.fit(x_train,y_train.values.ravel())
file_name = 'model.sav'
joblib.dump(model, file_name)

现在，我在这里要做的是获取训练数据框中存在的所有类的名称。

是否可以从sav文件中获取此信息？如果有，怎么样？ 谢谢！

Answer 1

首先，使用joblib加载模型

model = joblib.load("model.sav")

然后，您可以使用以下命令获取类名

model.classes_