很多人都很好奇这个模型是什么。模型文件中存储了什么？以及模型文件在工程中的应用。如果你没有实验过，没有见过，你会觉得很神秘，但其实很简单。看看下面的例子就明白了
很多人都很好奇这个模型是什么。模型文件中存储了什么？以及模型文件在工程中的应用。如果你没有实验过，没有见过，你会觉得很神秘，但其实很简单。看看下面的例子就明白了。
模型是什么
模型是解决一类问题的抽象规律。
比如解决回归问题，抽象出y=WX+b，这个函数就是模型。
决策树模型可以看作是一系列if-then规则。
实验环境:
python3.6
数字
SciPy
sci kit-学习
模型训练代码:
从sklearn导入数据集从sklearn.cross_validation导入train_test_split从sklearn.linear_model导入linear regression loaded _ data = datasets . load _ Boston()data _ X = loaded _ data . data_Y = loaded _ data . target train _ X，test_X，train_Y，test_Y = train_test_split(data_X，data_Y，test _ size = 0.3)# load model model = linear regression()# train model . fit(data _ X，data _ Y模型训练是线性回归模型。
y=WX+b
注意:X是样本集，W是每个特征的权重集。
所以打印模型的参数是:
打印参数B(截距)是:
所以很明显，模型文件中存储了模型训练时学习到的各种参数(比如权重W，截距B)。
模型文件工程应用
方法一:腌制
打开的导入pickle(& # 34；lr _ file.pickle & # 34, "wb & # 34)作为f: pickle.dump(model，f)with open(& # 34；lr _ file.pickle & # 34, "rb & # 34)as f:model _ loaded = pickle . load(f)print(model _ loaded . predict(test _ x[:3，:))方法二:JobLib
from sklearn.externals import joblibjoblib.dump(model, "lr_file2.pkl")model_loaded2 = joblib.load("lr_file2.pkl")print(model_loaded2.predict(test_X[:3, :]))
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