模型持久化：使用sklearn保存与加载模型的终极指南

模型持久化：使用sklearn保存与加载模型的终极指南

在机器学习工作流程中，一旦模型被训练完成，接下来的常见需求便是将模型持久化存储，以便于后续的部署、评估或进一步分析。scikit-learn（简称sklearn），作为Python中广泛使用的机器学习库，提供了简便的模型保存和加载机制。本文将详细介绍如何使用sklearn进行模型的保存和加载，并提供实际的代码示例。

1. 为什么需要模型保存和加载

模型保存和加载对于以下场景至关重要：

• 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中。
• 模型共享：与他人共享模型以进行进一步分析或应用。
• 模型更新：在新数据上更新模型，而无需从头开始训练。
• 实验重现：保存实验设置，便于结果的重现和验证。

2. 使用sklearn保存模型

sklearn提供了joblib库来保存模型。joblib能够序列化模型对象，并保存到磁盘上。

from sklearn.externals import joblib

# 假设model是一个已经训练好的sklearn模型
model = ...  # 此处应有模型训练代码

# 保存模型到文件
jobl