2.创建文件目录，保存模型
import os
from sklearn.externals import joblib
# 创建文件目录
dirs = 'testModel'
if not os.path.exists(dirs):
os.makedirs(dirs)
# 保存模型
joblib.dump(LR, dirs+'/LR.pkl')
3.读取模型
# 读取模型
LR = joblib.load(dirs+'/LR.pkl')
test = np.array([[3,4,5],[8,7,6]])
print('预测结果:\n', LR.predict(test))
python保存和调用模型
最新推荐文章于 2024-07-12 07:47:18 发布
该博客介绍了如何使用Python的Scikit-Learn库进行模型的保存和加载。首先，通过`os`模块创建了一个名为`testModel`的文件夹，接着利用`joblib.dump()`将逻辑回归模型（LR）保存到该目录下。之后，使用`joblib.load()`成功读取模型，并对测试数据进行预测，展示了模型的实用性。
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