Question

我有这个代码。我可以使用joblib.dump将'pca'和'svm_clf'保存到一个文件吗？如果没有，还有其他方法吗？

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.externals import joblib
from sklearn import decomposition
from sklearn import svm

X = [[1,3,4,5,6,7,8,7,0],[1,3,4,5,6,7,9,5,1]]
Y = [1,0]
#pca
pca = decomposition.PCA(0.98)
X_new = pca.fit_transform(X)
svm_clf = svm.LinearSVC()
#svm model
svm_clf = SVC(C=1, kernel='rbf')
svm_clf.fit(X_new, Y)
#save model
joblib.dump(pca, 'model.sav')
joblib.dump(svm_clf, 'model.sav')

Answer 1

您可以简单地使用：

joblib.dump([pca, svm_clf], 'model.sav', compress=1)

然后使用以下模型：

pca, svm_clf = joblib.load('model.sav')

如果您想同时使用这两个模型并转储管道，也许更好的方法是定义管道：

from sklearn.pipeline import make_pipeline
pipeline = make_pipeline(pca, svm_clf)
joblib.dump(pipeline, 'model.sav')

可以使用joblib转储许多对象吗？

1 个答案: