前提：在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上进行测试，本文主要介绍如何利用python中的sklearn.externals 模块保存训练模型，并在测试集进行使用。

#建立模型

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

X  ---- 特征变量，y ----- 目标变量

clf = RandomForestClassifier(random_state=0, n_jobs = -1)

clf.fit(X, y)

## 通过joblib的dump可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器

from sklearn.externals import joblib

joblib.dump(clf, "RandomForestClassifier_model.m")

#模型从本地调回

clf = joblib.load("RandomForestClassifier_model.m")

#在测试集上测试

clf.predit(testing_X)    # testing_X为测试集

python保存变量sklearn.externals_如何利用python中的sklearn.externals 模块保存加载训练模型...相关推荐

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