在 Python 中构建模型后，如何保存模型以便我可以在第二天关闭计算机并继续工作？

Question

比如说，我已经用 Python 构建了一个回归模型，如下：

from sklearn import linear_model

model = linear_model.LogisticRegression().fit(X_train, Y_train)

如何保存我构建的“模型”，以便我可以关闭计算机并在第二天继续工作，而不必重新运行代码来再次获取“模型”？

我之所以这么问是因为我的数据集非常庞大，而且需要很长时间才能重新运行才能再次获得模型。

Answer 1

这是一个序列化问题，一个非常简单的方法是使用pickle模块。 以下片段显示了如何保存和加载 Python 对象。

保存：

import pickle

with open("YOUR_FILE_NAME_HERE.pkl", 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)

装载：

# Import all your relevant libraries first
from sklearn import linear_model
...


import pickle

with open("YOUR_FILE_NAME_HERE.pkl", 'rb') as file:
    model = pickle.load(file)

这个想法本质上是创建对象（ model ）的文件表示，并以可以按需解释和加载的方式将其保存到文件中。 这可以通过许多不同的方式实现，但 Python 最简单的方法是使用 pickle，它创建对象以及所有关联对象和模块的二进制表示。

如需进一步阅读，请参阅此处的pickle文档，如需更好地理解序列化，请参阅此处。