Python 如何在scikit learn？；

实际上，关于持久性有很多问题，但我已经尝试了很多使用

pickle

或

joblib.dumps

。但当我用它来拯救我的随机森林时，我得到了：

ValueError: ("Buffer dtype mismatch, expected 'SIZE_t' but got 'long'", <type 'sklearn.tree._tree.ClassificationCriterion'>, (1, array([10])))

或

---

这是由于使用了不同的32/64位版本的python来保存/加载，正如建议的那样。

尝试直接导入

joblib

包：

导入作业库
# ...
#拯救
joblib.dump（rf，“某些路径”）
#装载
rf2=joblib.load（“某些路径”）

---

我已经将完整的工作示例与代码和注释放在一起。

请发布一些示例代码。两种解决方案都会出现相同的错误？您是否使用相同的32/64位python来保存/加载？哦，我忘了我已经用了不一样的一点。谢谢！

forest = RandomForestClassifier()
forest.fit(data[:n_samples], target[:n_samples ])
import cPickle
with open('rf.pkl', 'wb') as f:
    cPickle.dump(forest, f)
with open('rf.pkl', 'rb') as f:
    forest = cPickle.load(f)

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(forest,'rf.pkl') 

from sklearn.externals import joblib
forest = joblib.load('rf.pkl')