如何将pyspark模型保存到pickle文件 final_data=output_fixed.select('features','CreditabilityIndex')
test=final_data.randomSplit
浏览 130提问于2019-10-15得票数 0
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我的意思是我不一定要有Orange服务器(尽管很明显有它会很好)，而是我想以某种方式部署在Orane中开发的模型，例如替换输入数据文件并从命令行重新运行Orange中构建的模型以获得一些预测(或者在Python代码中导入Orange，加载模型并告诉它使用新的数据集并从中获取预测，这会更好)。
浏览 152提问于2020-07-24得票数 1
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我想要保存完整的keras模型。但是在他们的文档中，他们建议不要使用泡菜或cPickle来保存keras模型。我对这两个任期不太清楚。他们是什么，为什么使用或不使用？
谢谢
浏览 0提问于2019-12-13得票数 -2
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我正在使用rpy2进行分类，并希望保存(pickle)模型(例如，来自glm的输出)。然而，据我所知，V2.0.8不支持酸洗rpy2对象(这是针对Windows的最新版本)。您有什么建议吗?如何将分类输出保存到文件中？谢谢!
浏览 0提问于2011-08-16得票数 0
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我使用.pynb将一个jupyter笔记本.pickle文件保存为.pickle格式from sklearn.externals import joblibjoblib.dump(fitted_model, joblib_
浏览 3提问于2020-08-29得票数 1
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我已经使用auto-sklearn拟合了一个分类模型，并设法将其保存到一个使用pickle的文件中。x = automl.show_models()pickle.dump(results, open('file.pickle','wb'))
我还设法重新加载了模型automl = pickle.load(open('file.<e
浏览 3提问于2020-05-10得票数 3
我所能找到的所有例子都展示了如何将已经分类的数据分割成火车和测试，然后与测试进行比较，以比较其准确性。
如何用分类数据对模型进行训练，然后对尚未分类的新数据进行运行？
浏览 1提问于2018-12-09得票数 0
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在Python中使用基础API (即xgboost.train(args))训练和保存xgboost模型时，我们可以使用.save_model()保存参数： import xgboost
loaded_model.load_model(args) 我们如何将这个经过训练的模型加载到中我的目标是将一个经过训练的xgboost模型(使用Learning
浏览 100提问于2021-07-15得票数 0
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如何使用Keras模型？
、、、
官方文件声明“不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型”。然而，我对酸洗Keras模型的需求源于使用sklearn的RandomizedSearchCV (或任何其他超参数优化器)进行的超参数优化。必须将结果保存到一个文件中，因为这样脚本就可以在分离的会话中远程执行。从本质上讲，我想：pickle.dump( trial_s
浏览 20提问于2018-01-17得票数 20
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我有一个随机森林模型，模型保存在.pkl文件中。我已经加载了.pkl模型，但是现在我必须输入测试数据并预测准确性。如何将文件输入到.pkl模型？import pickle
with open(RF, 'rb') as file: whileTrue:
yield p
浏览 6提问于2022-07-19得票数 0
在Google中，我使用XGBoostClassifier (XGBoost版本1.6.0)作为一个简单的二进制分类模型。我将模型保存到文件中以供进一步使用。在同一会话中，从文件加载的模型很好地在验证集上再现结果。但是，如果会话结束，我从零开始连接到Colab，来自同一个文件的同一个模型在相同的验证集上显示出更糟糕的结果，并且需要重新训练才能被复制。尝试了三种不同的方式来保存和加载模型：xgb_model.save_m
浏览 5提问于2022-07-24得票数 0
我有一个关于如何提取管道的最佳模型的问题，以便评分和进一步使用。例如，我尝试使用JPMML pyspark2库将其保存到pmml文件，但我遇到了保存文件的问题。有没有使用pyspark保存管道模型的其他方法？
浏览 5提问于2019-07-15得票数 0
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我正在运行一段代码，它使用pickled来使用一个泡沫化的sklearn模型来获取数据。在我将引擎更改为Python3.6之前，这在Python2.7中似乎没有问题。见下面的脚本：from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import DoubleType/lib/spark2/python/lib/pyspark.zip/pys
浏览 12提问于2022-02-09得票数 0
我需要你的帮助，我是机器学习的初学者，在与你的机器学习项目一起工作后，我如何发送它给别人看，请帮助使用Python。
浏览 0提问于2018-10-14得票数 0
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如何将编码对象(_ _ code _ _)保存到文件中？>>> c>>> pickle.dump(c, f) File "<console>", line 1, in <module>
_pickle</e
浏览 0提问于2011-10-28得票数 4
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所以我正在尝试用python pickle.dump()一个字典。现在我不能在moviepy.VideoFileClip对象上运行pickle.dump() -它出现了这个错误： cannot pickle '_thread.lock' object 有没有人知道如何将带有电影短片的字典保存到文件中
浏览 33提问于2021-03-20得票数 0
如果模型还不存在，我正在尝试将模型保存到一个新文件中。当我试图将模型转储到一个新文件中时，确实会创建该文件，但经过训练的模型不会随它一起转储。这是我的密码： print("loading trained model")
with open("trained_model.pick
浏览 3提问于2021-11-19得票数 0
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无论如何:假设我的模型确实非常准确，我现在想导入一个具有相同feauture列的新数据集，并预测它们的转换(它们将于本月结束)。在上面的例子中，我使用cross_val_score来获得精确的分数。我现在是否需要导入新的集合，以某种方式适应这个模型。(不再训练它了，现在我只想用它)提前感谢！
浏览 7提问于2017-08-07得票数 2
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我试图用我从星火上的MLlib上得到的模型来做预测。目标是生成(orinalLabelInData，predictedLabel)的元组。然后将这些元组用于模型评价。实现这一目标的最佳途径是什么？假设parsedTrainData是LabeledPoint的RDDfrom pyspark.mllib.treemaxDepth=8, maxBins=32)
model.predict(parsedTrainData.map
浏览 1提问于2015-07-28得票数 2
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