「pickle」モジュールを使用して Python でトレーニング済み分類器をピクルするには、いくつかの簡単な手順に従うことができます。 Pickling を使用すると、オブジェクトをシリアル化してファイルに保存し、後でロードして使用できるようになります。 これは、回帰分類器などのトレーニング済みの機械学習モデルを、毎回再トレーニングすることなく将来使用できるように保存したい場合に特に便利です。
まず、Python スクリプトに「pickle」モジュールをインポートする必要があります。
python import pickle
次に、分類器をトレーニングし、トレーニングされたモデルを取得する必要があります。 すでに回帰分類器をトレーニングし、それを「regression_model」という変数に保存していると仮定しましょう。
トレーニングされたモデルをピクルするには、「pickle.dump()」関数を使用できます。 この関数は XNUMX つのパラメータを取ります。ピクル化するオブジェクト (この場合、トレーニングされた分類子) と、ピクル化されたオブジェクトを保存するファイル オブジェクトです。 「open()」関数を使用すると、バイナリ書き込みモードでファイルを開くことができます。
python with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file)
上記のコードでは、「regression_model.pkl」という名前のファイルをバイナリ書き込みモード (「wb」) で開き、それを XNUMX 番目のパラメーターとして「pickle.dump()」に渡します。 「regression_model」変数に格納されているトレーニング済み分類器はピクル化され、ファイルに保存されます。
これで、トレーニングされた分類子が正常にピクル化されました。 「pickle.load()」関数を使用すると、必要なときにいつでもメモリにロードし直すことができます。
python with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file)
上記のコードでは、pickle ファイルを読み取りバイナリ モード ('rb') で開き、それをパラメータとして 'pickle.load()' に渡します。 pickle 化されたオブジェクトは「loaded_model」変数にロードされ、予測やその他の操作に使用できます。
以下は、トレーニングされた回帰分類器のピクルとロードを示す完全な例です。
python import pickle from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training the regression model X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] y_train = [2, 4, 6, 8, 10] regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_train, y_train) # Pickling the trained model with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file) # Loading the pickled model with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # Using the loaded model for prediction X_test = [[6]] predicted_value = loaded_model.predict(X_test) print(predicted_value)
上の例では、最初に「sklearn.linear_model」モジュールの「LinearRegression」クラスを使用して単純な線形回帰モデルをトレーニングします。 次に、トレーニングされたモデルを「regression_model.pkl」という名前のファイルにピクルします。 その後、ファイルから pickle モデルをロードし、それを使用してテスト入力「X_test」の値を予測します。
トレーニングされた分類子をピクルしてロードすることで、モデルを再トレーニングすることなく再利用できるため、時間と計算リソースを大幅に節約できます。
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