python sklearn: 模型(如 SVM,PCA等)的保存与加载调用

sklearn 的官方文档提供了两种模型的保存与加载方法：用pickle和joblib。 官方文档建议，在scikit-learn的特定情况下，最好使用joblib代替pickle。

两种模型的保存与加载的示例如下：

1. pickle 法

>>> from sklearn import svm
>>> from sklearn import datasets
>>> clf = svm.SVC()
>>> X, y= datasets.load_iris(return_X_y=True)
>>> clf.fit(X, y)
SVC()

>>> import pickle
>>> s = pickle.dumps(clf)
>>> clf2 = pickle.loads(s)
>>> clf2.predict(X[0:1])
array([0])
>>> y[0]
0

2. joblib法

>>> from joblib import dump, load
>>> dump(clf, 'filename.joblib') 
>>> clf = load('filename.joblib')