【python scikit-learn】モデルの保存と読み込み

モデルの保存と読み込み：scikit-learn

scikit-learnは、Pythonで機械学習を行うためのライブラリです。scikit-learnを使用すると、モデルを保存して読み込むことができます。モデルを保存すると、以前に学習したモデルを再利用したり、他の人と共有したりすることができます。

scikit-learnでモデルを保存するには、joblibモジュールを使用します。joblibモジュールは、Pythonオブジェクトをバイナリ形式で保存するためのモジュールです。以下のコードは、scikit-learnのLogisticRegressionモデルを保存する方法を示しています。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib
# データの読み込み
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# モデルの学習
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# モデルの保存
joblib.dump(model, 'model.pkl')

モデルを読み込むには、joblib.load()関数を使用します。以下のコードは、保存したモデルを読み込む方法を示しています。

# モデルの読み込み
model = joblib.load('model.pkl')
# モデルの評価
score = model.score(X_test, y_test)
print(score)

以上のように、scikit-learnを使用すると、モデルを保存して読み込むことができます。