sklearn保存训练好的模型

在scikit-learn (sklearn) 中，保存训练好的模型是一个常见的需求，这使得您可以将模型持久化存储，以便稍后可以在新的数据上继续预测或评估。sklearn 提供了多种方法来保存和加载模型：

1. **pickle 模块**：Python 的内置模块 `pickle` 可用于将 Python 对象序列化成字节流，方便存储。例如：

   import pickle
   with open('model.pkl', 'wb') as f:
       pickle.dump(model, f)

要加载模型，只需读取文件并反序列化：

   with open('model.pkl', 'rb') as f:
       loaded_model = pickle.load(f)

2. **joblib 模块**：这是 sklearn 自带的工具，它提供了更高级别的功能。比如：

   from joblib import dump, load
   dump(model, 'model.joblib')
   loaded_model = load('model.joblib')

这种方式有更好的性能和跨平台兼容性。

3. **保存到硬盘的 `.pklz` 或者 `.zip` 文件**：可以使用 `sklearn.externals.joblib.parallel_backend` 将模型压缩打包，如：

   joblib.dump(model, 'model.zip', compress=9)  # 使用最高压缩级别

4. **HDF5 格式**：对于大型模型，可以考虑使用 h5py 库将模型保存到 HDF5 文件中：

   from skutil.hooks import use_hdf5
   use_hdf5()
   model.fit(X, y)
   model.save('model.hd5')

记住在保存之前，确保模型已经完全训练好，并且所选的保存方法适合您的应用场景和未来的需求。