Per mettere in salamoia un classificatore addestrato in Python usando il modulo 'pickle', possiamo seguire alcuni semplici passaggi. Il decapaggio ci consente di serializzare un oggetto e salvarlo in un file, che può essere caricato e utilizzato successivamente. Ciò è particolarmente utile quando si desidera salvare un modello di apprendimento automatico addestrato, ad esempio un classificatore di regressione, per un utilizzo futuro senza la necessità di riaddestrarlo ogni volta.
Innanzitutto, dobbiamo importare il modulo 'pickle' nel nostro script Python:
python import pickle
Successivamente, dobbiamo addestrare il nostro classificatore e ottenere il modello addestrato. Supponiamo di aver già addestrato un classificatore di regressione e di averlo memorizzato in una variabile chiamata "regression_model".
Per mettere in salamoia il modello addestrato, possiamo usare la funzione 'pickle.dump()'. Questa funzione accetta due parametri: l'oggetto che vogliamo serializzare (in questo caso, il classificatore addestrato) e l'oggetto file dove vogliamo salvare l'oggetto serializzato. Possiamo aprire un file in modalità write binary usando la funzione 'open()'.
python with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file)
Nel codice sopra, apriamo un file chiamato 'regression_model.pkl' in modalità binaria di scrittura ('wb') e lo passiamo come secondo parametro a 'pickle.dump()'. Il classificatore addestrato, archiviato nella variabile 'regression_model', viene decapato e salvato nel file.
Ora, abbiamo messo in salamoia con successo il nostro classificatore addestrato. Possiamo ricaricarlo in memoria ogni volta che ne abbiamo bisogno usando la funzione 'pickle.load()'.
python with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file)
Nel codice sopra, apriamo il file serializzato in modalità binaria di lettura ('rb') e lo passiamo come parametro a 'pickle.load()'. L'oggetto serializzato viene caricato nella variabile 'loaded_model', che può essere utilizzata per la previsione o qualsiasi altra operazione.
Ecco un esempio completo che dimostra il decapaggio e il caricamento di un classificatore di regressione addestrato:
python import pickle from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training the regression model X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] y_train = [2, 4, 6, 8, 10] regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_train, y_train) # Pickling the trained model with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file) # Loading the pickled model with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # Using the loaded model for prediction X_test = [[6]] predicted_value = loaded_model.predict(X_test) print(predicted_value)
Nell'esempio precedente, per prima cosa addestriamo un semplice modello di regressione lineare utilizzando la classe "LinearRegression" dal modulo "sklearn.linear_model". Quindi sequestriamo il modello addestrato in un file denominato "regression_model.pkl". Successivamente, carichiamo il modello serializzato dal file e lo usiamo per prevedere il valore per un input di test 'X_test'.
Decapando e caricando il classificatore addestrato, possiamo riutilizzare il modello senza la necessità di riaddestrarlo, il che può far risparmiare una notevole quantità di tempo e risorse computazionali.
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