КАК СОХРАНИТЬ МОДЕЛЬ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ PYTHON

Когда вы обучили модель машинного обучения в Python, вы хотите сохранить ее для повторного использования в будущем. Существует несколько способов сохранения модели в Python. Один из них - использовать библиотеку joblib:

import joblib
joblib.dump(model, 'model.sav')

Эта команда сохраняет модель в файл 'model.sav' в текущей рабочей директории. Чтобы загрузить сохраненную модель обратно в Python:

loaded_model = joblib.load('model.sav')

Еще один способ - использовать библиотеку pickle, которая может сохранять практически любой объект Python:

import pickle
pickle.dump(model, open('model.pkl', 'wb'))

Эта команда сохраняет модель в файле 'model.pkl'. Чтобы загрузить модель обратно:

loaded_model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

Не Изучай Программирование. Уже слишком Поздно.

Алгоритмы и структуры данных простыми словами. Зачем учить алгоритмы? #codonaft

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Делаю нейросеть с нуля

Основы Scikit-learn - Машинное Обучение На Python

Написал нейросети для рисования - Как работает DeepDream?

Введение в Машинное Обучение (Машинное Обучение: Zero to Hero, часть 1)

Python: Машинное обучение: Урок 1:Точность модели и ее сохранение (Joblib)

Как нарушить закон сохранения энергии?

Новые материалы:

• Asyncio и конкурентное программирование на python
• Loc python pandas несколько условий
• Посчитать количество заглавных букв в строке python
• Парсер python многопоточный
• Матрица python задача
• Python первая заглавная буква
• Нажатие на кнопку flask
• Парсинг python youtube
• Оператор with python
• Как написать ратник на python
• Поиск файлов по маске python
• Обработка цифр числа python