scikit-learn使用joblib持久化模型过程中的问题详解

scikit-learn中joblib持久化模型的常见问题及解决
最新推荐文章于 2025-10-10 18:05:34 发布
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#scikit #持久化 #joblib

本文详细解析了在使用scikit-learn和joblib进行模型持久化时遇到的问题，包括如何使用joblib.dump()保存模型，以及在load()模型时可能遇到的错误情况，旨在帮助用户更高效地进行模型的存储和复用。

在机器学习过程中，一般用来训练模型的过程比较长，所以我们一般会将训练的模型进行保存（持久化），然后进行评估，预测等等，这样便可以节省大量的时间。


在模型持久化过程中，我们使用scikit-learn提供的joblib.dump()方法，但是在使用过程中会出现很多问题。如我们使用如下语句：

joblib.dump(clf,'../../data/model/randomforest.pkl')
此语句将产生大量的模型文件，如下图所示


然后，我们再使用joblib.load(‘../../data/model/randomforest.pkl’)进行加载，会出现如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "E:\workspace\forest\com\baih
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CodingPark 编程公园
04-08 758
模型保存joblib.dump( ) 加载模型joblib.load( )
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08-07 3405
通过joblib库加载模型，报错代码如下。
Joblib 使用指南——高效的模型存储与并行计算工具
最新发布
经天纬地，格物致理
10-10 1159
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scikit-learn模型本地存储固化(Joblib)Jupyter样例
05-03
scikit-learn模型本地存储固化Jyputer样例:@See:https://blog.csdn.net/shenpibaipao/article/details/80176841
python调试：scikit-learn与joblib问题
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09-22 916
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