Demo4 - 加载模型

简介: 当已经训练好的模型如何直接使用,。参考demo3, 两种load方式,根据你选择的是pickle,还是joblib方式。代码:# -- coding: utf-8 --# 通过本个demo 将学习后的模型的加载,无需重新训练模型。

当已经训练好的模型如何直接使用,。
参考demo3, 两种load方式,根据你选择的是pickle,还是joblib方式。

代码:

# -- coding: utf-8 --
# 通过本个demo 将学习后的模型的加载,无需重新训练模型。
# (模型的保留的迁移- 参考demo3)

# 方法1,使用python自带的pickle
import pickle
from sklearn import datasets

# 导入模型方法1:
# file = open('saved_model/rfc.pickle','rb')
# rfc = pickle.load(file)  # !!!!重点
# file.close()

#导入模型方法2:
from sklearn.externals import joblib
rfc = joblib.load('saved_model/rfc.pkl')

# 导入后验证
(X,y) = datasets.load_iris(return_X_y=True)  # 导入测试数据
print('验证结果是:')
print(rfc.predict(X[0:1,:]))

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