Sklearn 机器学习 房价预估 模型的保存和加载

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Sklearn 机器学习 房价预估 模型的保存和加载

在机器学习项目中，模型训练只是第一步。如果不能将训练好的模型保存下来，并在后续任务中高效加载，就会导致重复训练、浪费计算资源。

本文将以 加州房价预测数据集 为例，详细讲解如何在 Sklearn 中完成模型的 保存（save）和加载（load） 操作。

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📌 一、数据准备

在 Sklearn 中，fetch_california_housing 提供了一个较新的房价数据集，包含多维度特征（如收入、人口、房间数量等），非常适合用来做房价预测任务。

加载数据

from sklearn.datasets import fetch_california_housing
import pandas as pd

# 加载加州房价数据集
california = fetch_california_housing()
X = pd.DataFra