在 Python 中構建模型后，如何保存模型以便我可以在第二天關閉計算機並繼續工作？

Question

比如說，我已經用 Python 構建了一個回歸模型，如下：

from sklearn import linear_model

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

如何保存我構建的“模型”，以便我可以關閉計算機並在第二天繼續工作，而不必重新運行代碼來再次獲取“模型”？

我之所以這么問是因為我的數據集非常龐大，而且需要很長時間才能重新運行才能再次獲得模型。

Answer 1

這是一個序列化問題，一個非常簡單的方法是使用pickle模塊。 以下片段顯示了如何保存和加載 Python 對象。

保存：

import pickle

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

裝載：

# 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)

這個想法本質上是創建對象（ model ）的文件表示，並以可以按需解釋和加載的方式將其保存到文件中。 這可以通過許多不同的方式實現，但 Python 最簡單的方法是使用 pickle，它創建對象以及所有關聯對象和模塊的二進制表示。

如需進一步閱讀，請參閱此處的pickle文檔，如需更好地理解序列化，請參閱此處。