使用样品特征审计模型

Question

但是我得到了这个错误：

使用array.reshape（-1，1）重塑数据，如果您的数据具有单个功能或array.reshape（1，-1），如果它包含一个示例。

取决于您用于保存模型的库。就像您使用过

joblib

一样，那就是这样：

Answer 1

import joblib
#Saving a Pre-trained model
joblib.dump(model_name, 'file_name')

#Using an Pre-trained model
model = joblib.load('file_name')
model.predict([[2.0 , 2.4, 1.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.7, 3.7]])

为了保存模型，“ model_name”将被模型的名称代替，而“ file_name”将被您要保存模型的名称所代替。对于导出和使用预训练的模型，您只需要将“ file_name”替换为保存的模型文件名。 如果您使用的是pickle

，那就是这样：

import pickle
with open("model_pickle", 'wb') as f:
    pickle.dump(model_name, f)

#To load a Pre-Trained model
with open("model_pickle", 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

model.predict([[2.0 , 2.4, 1.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.5, 3.7, 3.7]])

这里，您必须将“ model_name”替换为您所创建的模型的名称。