Export Machine Learning Modell

Question

Ich erstelle einen maschinellen Lernalgorithmus und möchte es exportieren. Angenommen, ich verwende Scikit lernen Bibliothek und Random Forest-Algorithmus.

modelC=RandomForestClassifier(n_estimators=30) 
m=modelC.fit(trainvec,yvec) 

modelC.model

Wie kann ich es exportieren oder gibt es eine beliebige Funktion dafür?

Answer 1

Wenn Sie scikit documentation auf Modell Persistenz

In [1]: from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
In [2]: from sklearn import datasets 
In [3]: from sklearn.externals import joblib 
In [4]: iris = datasets.load_iris() 
In [5]: X, y = iris.data, iris.target 
In [6]: m = RandomForestClassifier(2).fit(X, y) 
In [7]: m 
Out[7]: 
RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini', 
      max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, 
      min_samples_leaf=1, min_samples_split=2, 
      min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=2, n_jobs=1, 
      oob_score=False, random_state=None, verbose=0, 
      warm_start=False) 
In [8]: joblib.dump(m, "filename.cls") 

In der Tat folgen, können Sie pickle.dump statt joblib verwenden, aber joblib macht einen sehr guten Job, die numpy Arrays innerhalb Klassifizierer bei komprimieren.