joblib.dump

joblib.dump是scikit-learn提供的一个函数，用于将Python对象序列化并保存到磁盘上。它可以方便地保存训练好的模型，以便后续使用。这个函数的语法为：

joblib.dump(obj, filename, compress=0, protocol=None, *, cache_size=None)

其中，obj是要保存的Python对象，filename是保存的文件名，compress是是否开启压缩（默认为0，即不压缩），protocol是序列化协议版本号（默认为None）。

例如，将一个训练好的模型保存到文件model.pkl中：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
import joblib

X, y = load_iris(return_X_y=True)
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

# 保存模型
joblib.dump(clf, 'model.pkl')

这样就可以将训练好的模型保存到文件model.pkl中。后续使用时，可以通过joblib.load函数加载模型：

# 加载模型
clf = joblib.load('model.pkl')

相关问题

joblib.dump建立 PKL文件

是的，joblib库也可以用于创建.pkl文件，它提供了一个dump()函数来实现。和pickle模块类似，您需要先将要保存的数据存储在一个Python对象中，然后使用dump()函数将其保存到.pkl文件中。

以下是一个使用joblib.dump()函数创建.pkl文件的示例代码：

from joblib import dump

# Data to be stored in the .pkl file
data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}

# Save data to .pkl file
dump(data, "data.pkl")

在此示例中，我们定义了一个名为data的字典，它包含名称、年龄和城市等键值对。然后，我们使用joblib.dump()函数将data对象保存到名为data.pkl的文件中。请注意，joblib库会自动选择最佳的序列化方式来保存数据。

joblib.dump()参数

joblib.dump() 函数用于将 Python 对象序列化到磁盘文件中。它的语法如下：

joblib.dump(obj, filename, compress=0, protocol=None, cache_size=None)

其中，

- obj：要序列化的 Python 对象。
- filename：磁盘文件名，用于存储序列化的对象。
- compress：压缩级别，取值范围为 0 到 9，0 表示不压缩，9 表示最高压缩率。默认值为 0。
- protocol：序列化协议版本，取值范围为 0、1、2、3 和 4。默认值为 None，表示使用 pickle 的最高协议版本。
- cache_size：序列化时的缓存大小，用于控制序列化时的内存使用量。默认值为 None，表示使用默认的缓存大小。

其中，compress 和 cache_size 参数是可选的，如果不指定，则使用默认值。