Python 如何使用pickle保存sklearn模型

我想使用Pickle转储并加载我的Sklearn训练模型。如何操作？

保存：

with open("model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(model, f)

负载：

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使用pickle在所有机器学习模型中都是相同的，而不考虑类型，即聚类、回归等

要在中保存模型，使用dump，其中“wb”表示写入二进制文件

pickle.dump(model, open(filename, 'wb')) #Saving the model

要在需要时加载保存的模型，请在“rb”表示读取二进制文件时使用加载

model = pickle.load(open(filename, 'rb')) #To load saved model from local directory

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这里的模型是kmeans，文件名是任何本地文件，因此请相应地使用。

也可以使用joblib

from joblib import dump, load
dump(model, model_save_path) 

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1） 你试过阅读pickle文档吗？2） Pickle与预测无关。查看scikit了解模型持久性。您好@Mykola您认为Pickle在保存模型方面比joblib好吗？因为我使用了joblib，不幸的是，当我加载模型进行预测时，我总是得到相同的预测集群。似乎保存时的模型没有经过训练！嗨，我从未与joblib合作过，无法回答你的问题。但是你可以在这里问这个问题。你已经做了：

from joblib import dump, load
dump(model, model_save_path)