如何将分类器升级到最新版本的 scikit-learn

Question

我有一个训练有素的大 TfidfVectorizer 倾倒了joblib.dump 。 它是在我的笔记本电脑上使用 scikit-learn 0.18 版创建的。 当我尝试将它放到安装了最新版本 scikit-learn 0.18.1 的服务器上时，我收到以下警告：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/base.py:315: UserWarning: Trying to unpickle estimator TfidfTransformer from version 0.18 when using version 0.18.1. This might lead to breaking code or invalid results. Use at your own risk.
  UserWarning)
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/base.py:315: UserWarning: Trying to unpickle estimator TfidfVectorizer from version 0.18 when using version 0.18.1. This might lead to breaking code or invalid results. Use at your own risk.
  UserWarning) 

有没有一种自然的方法来升级我的 TfidfVectorizer 以防止出现任何问题？

我应该更好地卸载 scikit-learn 0.18.1 并将 0.18 版安装到服务器上吗？

Answer 1

是的，您应该在您的服务器上安装与开发相同的版本，最佳实践是使用requirements.txt来满足您项目的所有要求，并使用conda或virtualenv在您的服务器上安装一个新环境，这将为您节省手动设置这些东西的问题。

Answer 2

此链接为您提供有关如何升级的说明。

pip install -U scikit-learn

上面的命令应该将您当前版本的 scikit 升级到最新版本。 根据您使用 tfidf 向量化器的操作，您可能会或可能不会遇到问题； 我建议保持更新与新版本。 因此，最好确保您的服务器和计算机都运行最新的 sci-kit。

Answer 3

您应该能够通过首先将 sklearn 更新到最新版本，然后使用 joblib.load 加载腌制对象并使用 joblib.dump 将其转储来规避此问题。 完成此操作后，我不再收到警告。

Answer 4

只需卸载并重新安装最新的 Scikit（或升级到最新版本）。 然后再次训练模型，这将生成一个新的 joblib 模型。 这肯定会奏效。

Answer 5

您应该安装您的项目使用的 scikit 版本。

首先卸载scikit：

pip uninstall scikit-learn

然后安装正确的版本：

pip install -v scikit-learn==0.18