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我拟合了我的机器学习模型，然后用pickle将其保存在一个.pkl文件中。现在我需要再次拟合我的模型，所以我需要向我的.pkl文件追加新值。这是我尝试过的代码： pickle.dump(model, open('sentiment_datasets/es.pkl', 'a+')) 但我得到以下错误： write() argument must我重复一遍，我不需要覆盖我的文件，而是附加新的值</e
浏览 83提问于2020-07-01得票数 0
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我在Scikit-learn (Python)中有一个支持向量机(Python)，当足够多的新数据积累时，它偶尔会被训练(用户通过提交新的数据来帮助训练模型)。为了持久化，我将模型存储为.pkl格式。然而，支持向量机需要缩放数据，我想知道什么是保持定标器的好方法，因为它安装在随时间变化的列车数据上(用户提交更多数据时)。编辑(添加的实现)：
我有一个有数据集的数
浏览 0提问于2017-12-19得票数 0
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我使用下面的代码来保存一个随机森林模型。我正在使用cPickle保存经过训练的模型。当我看到新的数据时，我可以增量地训练模型吗？目前，训练集有大约2年的数据。有没有办法再训练2年，并(某种程度上)将其附加到现有的已保存模型中。RandomForestRegressor(n_estimators=100)if os.path.exists('rf.
浏览 0提问于2017-05-19得票数 8
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linear_model.LogisticRegression(warm_start = True) # Saved this model as .pklfile on filesystem like pickle.dump(model,open('model.pkl', wb))
我想保持这一最新的新数据，我将获得每天。为此，我将打开现有的模型文件，获取过去24小时的新数据，并再次对
浏览 2提问于2017-09-18得票数 4
我有一个python脚本，它使用sklearn随机森林和固定的random_state = 0生成预测。它总是在一台计算机(系统)上产生决定性的结果，但是当我切换到另一台计算机时，结果是不同的。脚本既复杂又长，所以我不会共享代码，但我认为问题是在随机森林random_state中，因为当我尝试使用KNN而不是RF时，结果是相同的。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 2
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我有使用LinearRegression的机器学习模型。我有5 vm的星系团。在对模型进行培训之后，我想保存模型，以便以后只需将其加载到内存中即可使用。我试过用
model.save("/tmp/model.pkl").有没有一种方法可以将模型保存为像model.pkl这样的单个文件？此外，当我使用新的可用数据对模型进行重新培训时，我使用model.write().overwrite().sav
浏览 4提问于2017-10-03得票数 2
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我正在创建一个模型以供将来使用。我正在使用cpickle来保存模型。但是当我加载和预测句子时，它花费了太多的时间。加载大约100MB .pkl文件需要花费太多的时间。有3种型号。因此，对于每个请求，都会加载每个模型(.pkl)并给出输出。每个请求大约需要30-45秒。def predict(sentence): print test.predict([sentence])[0]pri
浏览 1提问于2017-04-21得票数 0
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我已经将一个模型保存为my_model.h5。1.5 to 3 feets)',现在我必须训练一个只有一个类(suppose 'drums beating')的模型因此，我将使用旧的权重初始化新训练模型的权重。因此，当我需要编码我的标签(比如drums beating)时，我如何编码它才能像我之前训练时那样具有一个虚拟值([0,0
浏览 21提问于2019-08-05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 joblib
joblib_file = "joblib_RL_Model.<
浏览 3提问于2020-08-29得票数 1
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我想把两个泡菜文件合并成一个新的文件，这两个文件都来自人脸识别。我有一个包含很多参与者的主actors.pkl文件，现在我想更新这个文件，但不使用图像集更新方法。所以我要在这个集合中创建一个新的actorupdate.pkl文件，这是actors.pkl中没有的注册面。我能够打开/读取两个文件，它们都工作得很完美(从识别角度来说)，所以我如何将两个文件连接到一个新的文件中(或者将actorupdate.pkl添加到<
浏览 6提问于2022-02-11得票数 0
我遵循来保存机器学习模型以供以后使用。模型被丢弃在一台机器中：joblib.dump(clf, 'model.pkl')
UserWarning:当使用0.18.1版本时，尝试从0.18版本中提取估计值DecisionTreeClassifier。那么，是否有任何方法来了解已保
浏览 9提问于2016-12-14得票数 7
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对于这个模型的输入，我已经有了一个可以接受的结果，我正在使用80%的信息来训练它，并使用剩余的20%的来做验证。我正在使用6个预测算法，它们工作得很好。但是我有一个问题，我如何插入新的信息以便对其进行分析？如何插入花朵的特征并告诉我它是哪种类型的虹膜？一种是:鸢尾花，一种是杂色鸢尾，另一种是鸢尾花？
浏览 9提问于2019-06-12得票数 0
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我实现了一个支持向量机模型，它可以将给定的文本分为两类。利用data.csv数据集对模型进行了训练和测试。现在我想用这个模型来处理实时数据。为此，我使用了泡菜python库。首先我救了模特。joblib.dump(clf, "model.pkl")classifer = joblib.load("model.pkl")
然后，我用下面的输入作为文本进行分类。ValueError:无法将字符串转换为浮动：“此消息应属于一个类
浏览 3提问于2020-02-02得票数 1
我以这种方式注册了一个模型：model = Model.register(model_path="sklearn_regression_model.pklregression model to predict diabetes",不过，我想从实验中添加运行id，这样我就可以始终将模型追溯到创建模型的实验在azure中，有一列指示可以将ru
浏览 7提问于2021-11-04得票数 1
我需要在minikube中设置一个共享缓存，以便不同的服务可以使用该缓存来提取和更新培训机器学习模型所需的DVC模型和数据。该项目的结构是使用1 pod定期更新缓存与新的模型和输出。然后，多个荚可以读取缓存以重新创建更新的模型和数据。因此，我需要能够更新本地缓存目录并使用DVC命令从它中提取，以便所有服务对服务创建的最新模型和数据具有一致的视图。我有另一个名为test-service的映像，它使用dvc repro运行ML管道，它创建了DVC需要(dvc.yaml)跟踪并存储在共享缓存中
浏览 12提问于2022-06-08得票数 0
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我已经训练了scikit学习模型，现在我想在我的python代码中使用。有没有办法可以重用相同的模型实例？以一种简单的方式，我可以在需要的时候再次加载模型，但由于我的需求更频繁，我希望加载一次模型并再次重用它。clf = joblib.load('trainedsgdhuberclassifier.pkl')现在，对于另一个用户，我不想再次启动predi
浏览 1提问于2014-10-22得票数 2
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我有这个机器学习模型，我已经保存到一个PKL文件。在"MC_features“中，您可以看到，默认情况下，我将模型中的21个值赋值为0。我试图看看是否有方法从PKL文件中获取数组的形状，因此我不需要手动更改"21“，它将自动从数组中的形状或元素数中注册它。Dtree.fit(X_train, y_train)
joblib.dump(Dt
浏览 2提问于2021-12-02得票数 0
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我建立了一个模型来预测Kaggle数据集上的贷款适用性X = dataset[:,0:11].astype(float)scalerY, verbose=0)model.save("model.h5")
该模型的准确率为当我试图根据这个模型进行预测时，问题就出现了。这里，我将dat
浏览 7提问于2020-12-01得票数 0
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下面是我面临的情况:我有一个model.py文件，负责用sklearn的RandomizedSearchCV训练LightGBMRegressor模型。训练结束后，我将模型与泡菜一起保存。/output/lightGBM[3].pkl" pickle.dump(gbm_random, file) 为了验证训练，我将模型加载
浏览 44提问于2021-02-02得票数 1
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我正在使用Scikit学习Python编写一个机器学习程序，该程序将根据电子邮件的内容分类为问题类型。有人给我发电子邮件说“这个程序没有启动”，机器把它归类为“崩溃问题”。我写了两个程序：
第二个程序通过导入经过训练的模型进行预测。我希望第二个程序能够更新经过训练的模型，用新的数据对分类器进行重新拟合。但我不知道该怎么做。预测程序要求用户在其上键入电子邮件，然后进行预测。
浏览 3提问于2017-10-03得票数 0
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