Si vous utilisez un modèle simple, vous pouvez enregistrer les coefficients directement dans le fichier. Vous pouvez ensuite essayer de les remettre dans un nouveau modèle plus tard ou implémenter la partie prédiction de l`algorithme vous-même (très facile pour la plupart des méthodes). Pickle est la façon standard de sérialiser des objets en Python. J`essaie de sauver mon modèle en utilisant joblib. dump (modèle, `Model. PKL`) et le charger de nouveau dans un autre. py fichier modèle = joblib. Load (`Model. PKL`) mais alors la précision a chuté et chaque fois que je l`exécuter la précision diffère beaucoup.
I coefficient et l`interception et la même chose pour les deux modèles. Toutes les idées pourquoi cela pourrait arriver. Merci d`avance. Je ne comprends pas, Désolé. La formation d`un modèle et son enregistrement sont des tâches distinctes. Pouvez-vous mettre l`exemple de la façon de stocker et de charger des modèles de pipeline? Aucun modèle n`est nécessaire, utilisez chaque coefficient pour pondérer les entrées sur les données, la somme pondérée est la prédiction. La bibliothèque Joblib est destinée à remplacer Pickle, pour les objets contenant des données volumineuses. Nous allons répéter la procédure de sauvegarde et de restauration comme avec Pickle. Pour le modèle de build: J`utilise Vectorizer. fit _ Transform (données) et de construire le modèle logistique.
Mes données sont un tas de commentaires et la cible est un ensemble de catégories. Pour que j`utilise ce modèle pour prédire les catégories pour les nouveaux commentaires, j`utilise le vecteur créé plus tôt lors de la construction du modèle pour prédire à maintes reprises, tout en travaillant avec la bibliothèque scikit-Learn, vous devrez enregistrer vos modèles de prédiction dans un fichier, puis restaurez-les afin de réutiliser votre travail précédent pour: tester votre modèle sur de nouvelles données, comparer plusieurs modèles, ou autre chose. Cette procédure d`enregistrement est également appelée sérialisation d`objet-représentant un objet avec un flux d`octets, afin de le stocker sur le disque, de l`envoyer sur un réseau ou d`enregistrer dans une base de données, tandis que la procédure de restauration est connue sous le nom de désérialisation. Dans cet article, nous examinons trois façons possibles de le faire dans Python et scikit-Learn, chacun présenté avec ses avantages et ses inconvénients. pour rendre le dumping plus efficace. En outre, si vos paramètres de classifieur sont clairsemés (comme dans la plupart des exemples de classification de texte), vous pouvez convertir les paramètres de dense à clairsemé ce qui fera une énorme différence en termes de consommation de mémoire, de chargement et de dumping. Sparsify le modèle par: importation des bibliothèques que nous allons utiliser pour développer notre modèle. Numpy et pandas pour manipuler les matrices et les données respectivement, sklearn. model_selection pour diviser les données en train et Test set et sklearn. linear_model pour former notre modèle à l`aide de Linearrégression. Pickle pour enregistrer notre modèle formé sur le disque, les demandes d`envoyer des demandes au serveur et JSON pour imprimer le résultat dans notre terminal. Compatibilité du modèle-une des erreurs les plus fréquentes est d`enregistrer votre modèle avec Pickle ou Joblib, puis de changer le modèle avant d`essayer de restaurer à partir du fichier.