【Python机器学习系列】sklearn机器学习模型的保存---pickle法
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在【Python机器学习系列】中，sklearn库的pickle功能为我们提供了方便的模型保存与加载机制。pickle是Python标准库，它的序列化和反序列化功能使得模型的存储和复用变得简单易行。
首先，通过pickle的pickle.dump()函数，我们可以将训练完成的模型序列化为一个.pkl文件，这个过程就是将复杂对象转化为可存储的字节流，便于后续的保存和传输。然后，当需要使用模型进行预测时，通过pickle.load()函数，我们可以从文件中反序列化出模型，恢复其原始状态。
具体操作中，数据的划分是基础，通常将数据分为训练集和测试集。接着，利用训练集对模型进行训练，训练完成后，利用pickle.dump()保存模型。而在模型推理阶段，只需通过pickle.load()加载已保存的模型，输入测试集数据进行预测，以评估模型的性能。
作者是一位在研究院从事数据算法研究的专家，拥有丰富的科研经验，曾在读研期间发表多篇SCI论文。他致力于分享Python、机器学习等领域的实践知识，以简洁易懂的方式帮助读者理解和应用，对于需要数据和源码的朋友，他鼓励直接联系他获取更多信息。
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