持久化例子

使用Python内置的持久化模型pickle, 能够在scikit里保存一个模型。

在特定的情况下，可以使用pickle的joblib替代(joblib.dump & joblib.load)，它对于加载大numpy数组的对象的执行效率更高。

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'filename.pkl')

以后，你可以在另一个Python进程加载回这个pickle模型

clf = joblib.load('filename.pkl')

安全性与可维护限制

pickle在安全性与可维护性方面有一些问题。

不要unpickle不可信的数据，因为这可能导致加载恶意代码。
当使用某个版本的scikit-learn保存模型，而使用另一个版本的scikit-learn加载模型，这是完全不支持和不建议的做法，这样做可能导致完全不同的和不可预期的结果。

为了在未来版本的scikit-learn重建一个类似的模型，额外的元数据(metadata)也应该被保存。

训练数据
产生模型的python源代码
scikit-learn版本
在训练集上获得的交叉验证分数

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