파이썬 scikit-learn에서 분류기를 디스크에 저장

훈련 된 Naive Bayes 분류기 를 디스크 에 저장하고 데이터를 예측 하는 데 사용하려면 어떻게해야하나요?

scikit-learn 웹 사이트에서 다음 샘플 프로그램이 있습니다.

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print "Number of mislabeled points : %d" % (iris.target != y_pred).sum()

 

해결 방법

 

분류기는 다른 것과 마찬가지로 절이고 버릴 수있는 객체 일뿐입니다. 예제를 계속하려면 :

import cPickle
# save the classifier
with open('my_dumped_classifier.pkl', 'wb') as fid:
    cPickle.dump(gnb, fid)    

# load it again
with open('my_dumped_classifier.pkl', 'rb') as fid:
    gnb_loaded = cPickle.load(fid)

 

참조 페이지 https://stackoverflow.com/questions/10592605