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pipelineおよびGridSearchCVを使用して最良のパラメータを特定した後、pickle/joblibこのプロセスを後で再利用するにはどうすればよいですか？私はSklearnパイプラインとGridSearchCVから作成したモデルをJoblibまたはPickleを使用して保存する方法は？
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'filename.pkl')
しかし、どのように私はgridsearchを実行し、完了後に最良のパラメータを持つこの全体的なpipelineを保存しない...それは、単一の分類子だ時にこれを行う方法を参照してください？
は、私が試した：
joblib.dump(grid, 'output.pkl')を - しかし、それはすべてのgridsearch 試み（多くのファイル）joblib.dump(pipeline, 'output.pkl')をダンプ - しかし、私はそれが最良のパラメータが含まれていないと思います
X_train = df['Keyword']
y_train = df['Ad Group']
pipeline = Pipeline([
('tfidf', TfidfVectorizer()),
('sgd', SGDClassifier())
])
parameters = {'tfidf__ngram_range': [(1, 1), (1, 2)],
'tfidf__use_idf': (True, False),
'tfidf__max_df': [0.25, 0.5, 0.75, 1.0],
'tfidf__max_features': [10, 50, 100, 250, 500, 1000, None],
'tfidf__stop_words': ('english', None),
'tfidf__smooth_idf': (True, False),
'tfidf__norm': ('l1', 'l2', None),
}
grid = GridSearchCV(pipeline, parameters, cv=2, verbose=1)
grid.fit(X_train, y_train)
#These were the best combination of tuning parameters discovered
##best_params = {'tfidf__max_features': None, 'tfidf__use_idf': False,
## 'tfidf__smooth_idf': False, 'tfidf__ngram_range': (1, 2),
## 'tfidf__max_df': 1.0, 'tfidf__stop_words': 'english',
## 'tfidf__norm': 'l2'}