Kanggo pickle classifier dilatih ing Python nggunakake modul 'pickle', kita bisa tindakake sawetara langkah prasaja. Pickling ngidini kita kanggo serialize obyek lan nyimpen menyang file, kang banjur bisa dimuat lan digunakake mengko. Iki migunani banget yen kita pengin nyimpen model pembelajaran mesin sing dilatih, kayata klasifikasi regresi, kanggo panggunaan ing mangsa ngarep tanpa perlu nglatih maneh saben wektu.
Pisanan, kita kudu ngimpor modul 'acar' ing skrip Python kita:
python import pickle
Sabanjure, kita kudu nglatih klasifikasi kita lan entuk model sing dilatih. Ayo nganggep kita wis nglatih klasifikasi regresi lan disimpen ing variabel sing diarani 'regression_model'.
Kanggo pickle model dilatih, kita bisa nggunakake fungsi 'pickle.dump ()'. Fungsi iki njupuk rong paramèter: obyek sing arep kita pickle (ing kasus iki, classifier dilatih), lan obyek file ngendi kita arep kanggo nyimpen pickled obyek. Kita bisa mbukak file ing mode nulis binar nggunakake fungsi 'open()'.
python with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file)
Ing kode ndhuwur, kita mbukak file jenenge 'regression_model.pkl' ing nulis mode binar ('wb') lan pass minangka parameter kapindho kanggo 'pickle.dump ()'. Klasifikasi sing dilatih, sing disimpen ing variabel 'regression_model', diasinake lan disimpen ing file kasebut.
Saiki, kita wis sukses pickled classifier dilatih kita. Kita bisa mbukak maneh menyang memori kapan kita kudu nggunakake fungsi 'pickle.load ()'.
python with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file)
Ing kode ndhuwur, kita mbukak file pickled ing mode binar diwaca ('rb') lan pass minangka parameter kanggo 'pickle.load ()'. Objek pickled dimuat menyang variabel 'loaded_model', sing bisa digunakake kanggo prediksi utawa operasi liyane.
Iki minangka conto lengkap sing nuduhake pickling lan loading classifier regresi sing dilatih:
python import pickle from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training the regression model X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] y_train = [2, 4, 6, 8, 10] regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_train, y_train) # Pickling the trained model with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file) # Loading the pickled model with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # Using the loaded model for prediction X_test = [[6]] predicted_value = loaded_model.predict(X_test) print(predicted_value)
Ing conto ndhuwur, kita pisanan olahraga model regresi linear prasaja nggunakake kelas 'LinearRegression' saka modul 'sklearn.linear_model'. Kita banjur pickle model dilatih kanggo file jenenge 'regression_model.pkl'. Mengko, kita mbukak model pickled saka file lan digunakake kanggo prédhiksi nilai kanggo input test 'X_test'.
Kanthi pickling lan loading classifier sing dilatih, kita bisa nggunakake maneh model kasebut tanpa perlu nglatih maneh, sing bisa ngirit wektu lan sumber daya komputasi.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Sinau Mesin EITC/AI/MLP karo Python:
- Apa Mesin Vektor Dhukungan (SVM)?
- Apa algoritma tetanggan K sing paling cedhak cocog kanggo mbangun model pembelajaran mesin sing bisa dilatih?
- Apa algoritma latihan SVM umume digunakake minangka klasifikasi linear binar?
- Apa algoritma regresi bisa digunakake kanthi data sing terus-terusan?
- Apa regresi linier utamane cocog kanggo skala?
- Carane tegese shift dinamis bandwidth adaptively nyetel parameter bandwidth adhedhasar Kapadhetan saka titik data?
- Apa tujuane menehi bobot kanggo set fitur ing implementasine bandwidth dinamis shift rata-rata?
- Kepiye nilai radius anyar ditemtokake ing pendekatan bandwidth dinamis shift rata-rata?
- Kepiye cara pendekatan bandwidth dinamis shift tegese nemokake centroid kanthi bener tanpa ngode radius?
- Apa watesan nggunakake radius tetep ing algoritma shift rata-rata?
Ndeleng pitakonan lan jawaban liyane ing EITC/AI/MLP Machine Learning karo Python