Python 不必每次运行模型，只需调用我的列车模型方程来预测测试数据集，就可以进行预测吗？

我正在运行一个线性方程和随机森林模型，每次我都要运行一个庞大的训练数据集来生成模型，并最终使用该模型来预测测试数据集。

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是否可以只使用模型的方程而不是运行整个程序，因为预测测试数据集需要大量时间？

当然，您可以只使用线性模型的方程。你只需要访问系数和偏差就可以了。方法取决于您使用的框架

例如，您可以在中看到

coeff\uu

属性

保存并重用随机森林模型要复杂得多

普遍的解决办法将是：

训练你的模特

将其序列化为一个文件

无论何时需要进行预测，只要用模型反序列化文件并使用它即可

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另外，不同的框架通常都有用于模型序列化的内置接口。

您到底想用这个公式做什么？我想预测测试数据。我不想回答这个问题。随机森林模型没有方程