机器学习进度10（模型保存和加载、KMeans、聚类模型评估）

模型保存和加载

sklearn模型的保存和加载API

• from sklearn.externals import joblib
  • 保存：joblib.dump(rf, 'test.pkl')
  • 加载：estimator = joblib.load('test.pkl')

线性回归的模型保存加载案例

 

 

 

#4）预估器
    estimator = Ridge(alpha=0.5, max_iter=10000)
    estimator.fit(x_train, y_train)
    #保存模型
    joblib.dump(estimator, "my_bridge.pkl")
    #加载模型
    estimator=joblib.load("my_bridge.pkl")

无监督学习-K-means算法