【4】制作coreML模型之实战

最新推荐文章于 2024-06-25 15:25:03 发布
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#python #cormel

本文详细介绍了如何通过Python的scikit-learn库创建一个鸢尾花分类模型，并将其转换为CoreML格式，以便在iOS应用中使用。首先获取iris数据集，训练并测试模型，接着将模型导出为桌面的.mlmodel文件，最后展示了模型内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

STEP1

http://scikit-learn.org/

我们看一下iris这个数据，这个数据是用来判断各种各样的尾鸢花，用维基百科搜一搜你就明白了。

STEP2

打开Spyder开始撸代码吧…

【1】得到iris这个包的数据

iris = datasets.load_iris()

【2】训练模型(喂养模型)

model = LogisticRegression()
model.fit(iris.data, iris.target)

【3】测试模型 []里面填写的是数据

print iris.target_names[model.predict([ [1.0 ,2.0, 2.0, 3.0] ])]

结果如下：（结果没问题）

【4】把model的数据导成一个包放在桌面

包名为iris.pkl

代码输入 joblib.dump(model, 'iris.pkl')

然后，设置文件路径。

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