Сохранить классификатор на диск в scikit-learn

Как сохранить обученный наивный байесовский классификатор to диск и использовать его в предсказания данные?

У меня есть следующий пример программы с веб-сайта scikit-learn:

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gnb = GaussianNB()
y_pred = gnb.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
print "Number of mislabeled points : %d" % (iris.target != y_pred).sum()
138
classification machine-learning python scikit-learn

5 ответов

классификаторы-это просто объекты, которые можно мариновать и сбрасывать, как и любые другие. Чтобы продолжить свой пример:

import cPickle
# save the classifier
with open('my_dumped_classifier.pkl', 'wb') as fid:
    cPickle.dump(gnb, fid)    

# load it again
with open('my_dumped_classifier.pkl', 'rb') as fid:
    gnb_loaded = cPickle.load(fid)
152

вы также можете использовать joblib.свалка и joblib.загрузить что намного эффективнее при обработке числовых массивов, чем по умолчанию Python pickler.

Joblib включен в scikit-learn:

>>> from sklearn.externals import joblib
>>> from sklearn.datasets import load_digits
>>> from sklearn.linear_model import SGDClassifier

>>> digits = load_digits()
>>> clf = SGDClassifier().fit(digits.data, digits.target)
>>> clf.score(digits.data, digits.target)  # evaluate training error
0.9526989426822482

>>> filename = '/tmp/digits_classifier.joblib.pkl'
>>> _ = joblib.dump(clf, filename, compress=9)

>>> clf2 = joblib.load(filename)
>>> clf2
SGDClassifier(alpha=0.0001, class_weight=None, epsilon=0.1, eta0=0.0,
       fit_intercept=True, learning_rate='optimal', loss='hinge', n_iter=5,
       n_jobs=1, penalty='l2', power_t=0.5, rho=0.85, seed=0,
       shuffle=False, verbose=0, warm_start=False)
>>> clf2.score(digits.data, digits.target)
0.9526989426822482
174

то, что вы ищете называется модель настойчивость в словах sklearn, и это задокументировано в введение и модель настойчивость разделы.

таким образом, вы инициализировали свой классификатор и долгое время обучали его с помощью

clf = some.classifier()
clf.fit(X, y)

после этого у вас есть два варианта:

1) Используя Рассол

import pickle
# now you can save it to a file
with open('filename.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)

# and later you can load it
with open('filename.pkl', 'rb') as f:
    clf = pickle.load(f)

2) Использование Joblib

from sklearn.externals import joblib
# now you can save it to a file
joblib.dump(clf, 'filename.pkl') 
# and later you can load it
clf = joblib.load('filename.pkl')

один больше времени полезно прочитать вышеупомянутые ссылки

68

во многих случаях, особенно с классификацией текста, недостаточно просто сохранить классификатор, но вам также нужно будет сохранить векторизатор, чтобы вы могли векторизовать свой ввод в будущем.

import pickle
with open('model.pkl', 'wb') as fout:
  pickle.dump((vectorizer, clf), fout)

будущий случай использования:

with open('model.pkl', 'rb') as fin:
  vectorizer, clf = pickle.load(fin)

X_new = vectorizer.transform(new_samples)
X_new_preds = clf.predict(X_new)

перед сбросом векторизатора можно удалить свойство stop_words_ векторизатора с помощью:

vectorizer.stop_words_ = None

сделать сбрасывать более эффективным. Также, если параметры классификатора разрежены (как в большинстве текстов примеры классификации) вы можете преобразовать параметры из плотных в разреженные, что будет иметь огромное значение с точки зрения потребления памяти, загрузки и сброса. Sparsify модель:

clf.sparsify()

который будет автоматически работать для SGDClassifier но если вы знаете, что ваша модель разрежена (много нулей в clf.coef_), то вы можете вручную конвертировать clf.coef_ в csr scipy разреженная матрица by:

clf.coef_ = scipy.sparse.csr_matrix(clf.coef_)

и затем вы можете хранить его более эффективно.

9

sklearn оценки реализуют методы, чтобы вам было легко сохранить соответствующие обученные свойства оценки. Некоторые оценки реализуют __getstate__ методы сами по себе, но другие, как GMM просто использовать реализация базы который просто сохраняет внутренний словарь объектов:

def __getstate__(self):
    try:
        state = super(BaseEstimator, self).__getstate__()
    except AttributeError:
        state = self.__dict__.copy()

    if type(self).__module__.startswith('sklearn.'):
        return dict(state.items(), _sklearn_version=__version__)
    else:
        return state

рекомендуемый способ сохранения модели на диск-использовать pickle модуль:

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:100, :2]
y = iris.target[:100]
model = SVC()
model.fit(X,y)
import pickle
with open('mymodel','wb') as f:
    pickle.dump(model,f)

однако, вы должны сохранить дополнительные данные, чтобы вы могли переобучать свою модель в будущем или страдать от тяжелых последствий (например, быть заблокированным в старой версии sklearn).

С документация:

перестроить подобную модель с будущими версиями scikit-learn, дополнительные метаданные должны быть сохранены вдоль маринованных модель:

данные обучения, например, ссылка на неизменяемый снимок

исходный код python, используемый для создания модели

версии scikit-learn и его зависимости

оценка перекрестной проверки, полученная по данным обучения

это особенно верно для ансамблевых оценок, которые полагаются на tree.pyx модуль, написанный в на Cython(например,IsolationForest), так как он создает соединение с реализацией, которая не гарантируется стабильной между версии sklearn. Она видела в прошлом несовместимые изменения.

если ваши модели становятся очень большими и загрузка становится неприятностью, вы также можете использовать более эффективный joblib. Из документации:

в конкретном случае scikit, это может быть более интересно использовать замена joblib-х pickle (joblib.dump & joblib.load), которая более эффективно для объектов, которые несут большие массивы numpy внутри как это часто бывает для установлен пакет scikit-узнать оценки, но только рассолить на диск, а не на строку:

2