joblib.dump(dtc,'.model')
时间: 2023-10-05 21:15:11 浏览: 34
As an AI language model, I cannot execute code in the real world. However, I can explain what the given code does.
The code `joblib.dump(dtc,'.model')` uses the `joblib` library to save the trained `dtc` decision tree classifier model to a file named `.model`. This file can later be loaded using the `joblib.load()` function to use the saved model for prediction on new data without the need to train the model again.
Note that the filename should have an appropriate extension based on the type of model (e.g., `.pkl` for a pickle file).
相关问题
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:
```python
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:
```python
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:
```python
# 加载模型
clf = joblib.load('model.pkl')
```
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。