Sklearn - pklファイルのない永続化

Question

Sklearnで作成したモデル（EmpiricalCovariance、MinCovDet、OneClassSVMなど）を保存し、後で再適用することに興味があります。 私はPKLファイルとjoblibを保存するオプションをよく知っていますが、シリアル化されたpythonオブジェクトではなく明示的にモデルを保存することをお勧めします。 主な動機は、モデルパラメータを簡単に表示できることです。

は、私はこれをやって1つの参照が見つかりました： http://thiagomarzagao.com/2015/12/07/model-persistence-without-pickles/

質問です： 私は（sklearnのすなわち、新バージョン）時間をかけてこの作業を頼りにすることはできますか？これはあまりにも多くの "ハッキー"な解決策ですか？

誰でもこれをやった経験はありますか？

おかげ ジョナサン

Answer 1

私はそれがハック解決策だとは思わない、同僚は、彼がgolangで書かれている得点によって消費されるようにモデルをエクスポートする同様のことを行って、そしてよりもはるかに高速であるましたシキット学習のスコアラー。 Sklearnの将来のバージョンとの互換性について心配している場合は、condaやvirtualenvのような環境マネージャを使うことを検討してください。 anycauseでこれはちょうど良いソフトウェアエンジニアリングの練習であり、とにかく慣れ始めるべきものです。