我在scikit-learn(随机森林)中建立了一个模型并将其保存。然后,我再次加载了该模型,并尝试将其应用于用于训练的相同数据集。我收到错误消息
“无法将字符串转换为浮点数”
因为我有几个类别变量。但是在保存模型之前,我能够将此模型毫无错误地应用于此数据集。问题似乎是在保存模型时未保存有关这两个类别变量的信息。事实上,我对这些变量使用了Labelencoder
。有什么方法可以保存有关这些类别变量的信息,以使保存的模型与“新拟合”模型一样有效?
预先感谢!
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这是 pipeline
的典型用例。
将您的工作流创建为单个管道,然后保存管道。
在加载管道时,您无需编码就可以直接获得关于新数据的预测。
此外,labelEncoder
也不意味着转换输入数据。顾名思义,它用于目标变量。
如果您需要将分类变量转换为序数,请使用OrdinalEncoder
。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
from sklearn.compose import make_column_transformer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
X = [[1, 'orange', 'yes'], [1, 'apple', 'yes'],
[-1, 'orange', 'no'], [-1, 'apple', 'no']]
y = [[1], [1], [0], [0]]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
random_state=42)
pipe = Pipeline(
[('encoder', make_column_transformer((OrdinalEncoder(), [1, 2]),
remainder='passthrough')),
# applies OrdinalEncoder using column transformer for 2nd and 3rd column
('rf', RandomForestClassifier(n_estimators=2,random_state=42))])
pipe.fit(X_train, y_train)
import joblib
joblib.dump(pipe, 'pipe.pkl')
loaded_pipe = joblib.load('pipe.pkl')
loaded_pipe.score(X_test, y_test)