文件名称:
ML_Model_Serialization：使用pickle模块将机器学习模型序列化为字节流以实现可重用性-源码
开发工具:
文件大小: 8mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：使用泡菜和机器学习
为什么要序列化机器学习模型？
当您运行python脚本训练机器学习模型时，只有在脚本终止之前，完整的训练模型才会存在。 这意味着您将必须同时编写代码以在一个脚本中进行训练和预测。 这不是个主意，特别是如果您要创建一个集成了机器学习的Web应用程序。
一种很好的方法是在您与咸菜一起运行训练脚本之后，“保存”训练有素的机器学习模型。 Pickle允许您序列化字节流中的任何python对象，而这仅仅是计算机可以读取和理解的字节字符的有序序列。 在这种情况下，python对象可以是字典中的任何对象，类中的对象甚至是机器学习模型！ 序列化训练后的模型后，您可以随时将其反序列化，并从其他脚本中使用模型！
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