Classifier 저장 및 불러오기

Cloud를 이용해서 사용하다보면 연결이 끊기거나 세션이 강제로 종료될떄 처음 부터 다시 시작해야하는 단점이 있습니다.

이를 해결해기 위해서 이떄까지 학습한 classifier들을 저장하고 불러오는 방법을 아래에 소개합니다.

학습도중 가중치를 저장했다가 이어서하는 방법은 추후에 올리도록 하겠습니다.

https://machinelearningmastery.com/save-load-machine-learning-models-python-scikit-learn/

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# Save Model Using Pickle import pandas from sklearn import model_selection from sklearn.linear_model import LogisticRegression import pickle url = "https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/pima-indians-diabetes.data.csv" names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class'] dataframe = pandas.read_csv(url, names=names) array = dataframe.values X = array[:,0:8] Y = array[:,8] test_size = 0.33 seed = 7 X_train, X_test, Y_train, Y_test = model_selection.train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) # Fit the model on 33% model = LogisticRegression() model.fit(X_train, Y_train) # save the model to disk filename = 'finalized_model.sav' pickle.dump(model, open(filename, 'wb'))   # some time later...   # load the model from disk loaded_model = pickle.load(open(filename, 'rb')) result = loaded_model.score(X_test, Y_test) print(result)