sklearn存储模型

在 scikit-learn 中，使用 `joblib` 模块来存储模型。`joblib` 模块是一个在 Python 中用于序列化和反序列化 Python 对象的库，它可以有效地存储大型 NumPy 数组和其他类型的科学数据结构。

以下是使用 `joblib` 模块存储 scikit-learn 模型的示例代码：

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

# 加载 iris 数据集
iris = load_iris()

# 训练逻辑回归模型
clf = LogisticRegression()
clf.fit(iris.data, iris.target)

# 存储模型
joblib.dump(clf, 'logistic_regression.pkl')

上述代码使用 `joblib.dump()` 函数将训练好的逻辑回归模型存储为名为 `logistic_regression.pkl` 的文件。

要加载模型并进行预测，可以使用以下代码：

# 加载模型
clf = joblib.load('logistic_regression.pkl')

# 进行预测
clf.predict(iris.data)

上述代码使用 `joblib.load()` 函数加载之前存储的模型，并使用它进行预测。

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from sklearn import linear_model
import numpy as np

# 准备数据
x_data = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y_data = np.array([2, 4, 6, 8, 10])

# 创建并训练线性回归模型
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(x_data, y_data)

# 进行预测
prediction = model.predict([[6]])

# 打印预测结果
print(prediction)

这段代码中，我们首先导入了sklearn的linear_model模块和numpy库。然后，我们准备了一组简单的一元回归数据，包括自变量x_data和因变量y_data。接下来，我们创建了一个LinearRegression对象，并使用fit()函数来拟合模型。最后，我们使用predict()函数来进行预测，并打印出预测结果。在这个例子中，我们预测了自变量为6时的因变量的取值。

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在sklearn的线性回归模型LinearRegression中，可以使用fit()函数拟合模型，并在模型的coef_属性中存储拟合后的相关系数。可以使用predict()函数进行预测。此外，还可以使用mean_squared_error()函数计算均方误差，使用r2_score()函数计算决定系数。\[2\]

在最小二乘法返回的系数中，默认是不会对系数的正负进行限制的。但是在实际问题中，有时需要将相关系数限制为非负值，可以通过设置LinearRegression模型的positive参数为True来实现。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python sklearn 实现线性回归与非线性回归](https://blog.csdn.net/weixin_49583390/article/details/120573540)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [机器学习之Python Sklearn——线性回归](https://blog.csdn.net/ljinddlj/article/details/125087428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]