它非常适合于那些需要进行重复计算或大规模数据处理的任务,尤其是在数据科学和机器学习领域中。
对于大多数问题,并行计算确实可以提高计算速度。 随着PC计算能力的提高,我们可以通过在PC中运行并行代码来简单地提升计算速度。Joblib就是这样一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包,它可非常简单并行我们的程序,从而提高计算速度。
这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式:pickle和joblib,以及如何DIY自己的模型存储模块。
用已知数据集训练出一个较为精准的模型是一件乐事,但当关机或退出程序后再次接到 “ 用新的格式相同的数据来进行预测或分类 ” 这样的任务时;又或者我们想把这个模型发给同事并让TA用于新数据的预测......
一、工具 sklearn官方给出了两种保存模型的方式:3.4. Model persistence 其中一种是pickle的方式,还有一种就是joblib包的使用.这里仅仅介绍更加简单的方便的joblib方法. 载入joblib很简单,一句话就行了. 1.from sklearn.externals import joblib 接下来就给出常用的joblib几个常用的函数的详细介绍.更多的细节可以参考:Joblib: running Python functions as pipeline jobs 存储
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后,常常需要将预测的模型保存到文件中,然后将其还原,以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。其实把模型导出的这个过程也称为「对象序列化」-- 将对象转换为可通过网络传输或可以存储到本地磁盘的数据格式,而还原的过程称为「反序列化」。
在做模型训练的时候,尤其是在训练集上做交叉验证,通常想要将模型保存下来,然后放到独立的测试集上测试,下面介绍的是Python中训练模型的保存和再使用。
In this recipe, we're going to show how you can keep your model around for a later usage.For example, you might want to actually use a model to predict the outcome and automatically make a decision.
sklearn.externals.joblib函数是用在0.21及以前的版本中,在最新的版本中,该函数应被弃用。
参考了博客 https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/docs/xgboost/save-gradient-boosting-models-xgboost-python.md ,但是修改了一些过时的部分。
我们在日常使用Python进行各种数据计算处理任务时,若想要获得明显的计算加速效果,最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务,扩展到使用多进程或多线程的方式执行。
ImportError: [joblib] Attempting to do parallel computing without protecting your import on a system that does not support forking. To use parallel-computing in a script, you must protect your main loop using “if __name__ == '__main__'”. Please see the joblib documentation on Parallel for more information
Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言,有很多对应的机器学习库,最常用的莫过于 scikit-learn 了。我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。
pickle 只能在python中用python文件间序列化,实现了两个python 内存数据的交互(可序列化任何对象(类,列表)) json 在任何软件间可以在内存数据之间的交互,只能序列化常规的对象(列表 ,字典等)
对于机器学习爱好者而言,很多时候我们需要将建好的模型部署在线上,实现前后端的交互,今天小编就通过Flask以及Streamlit这两个框架实现机器学习模型的前后端交互。
阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用 Python,也可以通过 Java 或 Kotlin 直接在你的 Android 应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的 web 应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。
模型上线一般通过java处理 此时最好用pmml,github上有sklearntopmml的模块可以免费使用,强烈推荐。 这和R语言有点类似
对于经常调用的函数,特别是递归函数或计算密集的函数,记忆(缓存)返回值可以显着提高性能。而在 Python 里,可以使用字典来完成。
参考:https://blog.csdn.net/welcome_yu/article/details/102492386
当把模型训练好以后就不会再使用训练集来预测,而是要实际去预测。这就涉及到模型的加载和保存。
文档:Closed Domain Question Answering 使用CSV文件数据 import os import pandas as pd from ast import literal_eval from cdqa.utils.filters import filter_paragraphs from cdqa.pipeline import QAPipeline #Download pre-trained reader model and example dataset from cdq
确保你的 Python 环境中已经安装了 numpy 和 scipy,因为 sklearn 依赖于这两个库。
CSV(逗号分隔值)是一种纯文本文件格式,用于存储表格数据(例如电子表格或数据库)
Dask、multiprocessing、ThreadPoolExecutor、和joblib都是Python中用于实现并行计算和任务调度的库或模块,各有其特点和应用场景:
今早刚刚上了节实验课,关于逻辑回归,所以手有点刺挠就想发个博客,作为刚刚入门的小白,看到代码运行成功就有点小激动,这个实验没啥含金量,所以路过的大牛不要停留,我怕你们吐槽哈哈。
当调包侠们训练好一个模型后,下一步要做的就是与业务开发组同学们进行代码对接,以便这些‘AI大脑’们可以顺利的被使用。然而往往要面临不同编程语言的挑战,例如很常见的是调包侠们用Python训练模型,开发同学用Java写业务代码,这时候,Api就作为一种解决方案被使用。
训练一个模型,把模型保存 写一个基于flask的web服务,在web运行时加载模型,并在对应的接口调用模型进行预测并返回 使用curl进行测试,测试通过 再创建一个html页面,接受参数输入,并返回。
实践深度森林算法(deep-forest),安装了相应的模块,但是在调用的时候,scikit-learn 中的函数一直报错,遇到报错如下:
进程是计算机系统中资源分配的最小单位,也是操作系统可以控制的最小单位,在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销,而在Python中实现多进程有多种方式,本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类算法,本篇为分类算法开篇与决策树部分。
该文章介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能和职责,包括文本编辑、校对、内容质量审核、知识审核、合规性审核、社区管理、媒体管理、团队协作和沟通、培训和教育、以及执行和推行政策和流程等。同时,该文章也介绍了技术社区中的内容编辑人员所需要掌握的技能,包括数字素养、语言和写作技能、媒体管理和沟通技能、流程和政策的制定和执行能力、培训和教育能力、团队协作和领导能力等。该文章旨在为技术社区中的内容编辑人员提供实用的指南和参考,以便他们可以更好地履行其职责并推动技术社区的发展。
sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)
使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN 内容提要 在本节中,我们介绍一些在使用 scikit-learn 过程中用到的 机器学习 词汇,并且给出一些例子阐释它们。 机器学习:问题设置 一般来说,一个学习问题通常会考虑一系列 n 个 样本 数据,然后尝试预测未知数据的属性。 如果每个样本是 多个属性的数据 (比如说是一个多维记录),就说它有许多“属性”,或称 features(特征) 。 我们可以将学习问题分为几大类: 监督学习 , 其中数据带有一个附加属性,即我
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点: 优点: 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 缺点: 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感 K-means的聚类过程 其聚类过程类似于梯度下降算法,建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小 适当选择c个类的初始中心; 在第k次迭代中,对任意一个样本,
通过sklearn.linear_model.LinearRegression类创建一个线性回归模型实例。这个类有许多参数可以设置,如fit_intercept(是否计算模型的截距)和normalize(是否对数据进行标准化处理)等。
一直想开发一个完整的机器学习应用程序,将有一个UI来输入一些输入和机器学习模型来预测这些值。上周做到了这一点。在这个过程中,在React和Flask中创建了一个易于使用的模板,任何人都可以在几分钟内修改创建自己的应用程序。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
本文介绍利用Python和Python的机器学习库scikit-learn完成一个端到端的机器学习项目。 俗话说,“师傅领进门,修行在个人”。本文就是扮演领进门这种角色,至于各位看官能够修行到什么境界,全凭自己。 1 设置环境 2 导入所需库和模块 3 加载数据集 4 数据集划分为训练集和测试集 5 数据预处理 6 参数调优 7 模型优化(交叉验证) 8 全数据拟合 9 模型评估 10 模型保存 1 设置环境 检查电脑是否安装了Python以及相应库numpy/pandas/scikit-learn。 若是
模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中,使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署,如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。
概要: 该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习(Machine Learning)”这个词汇,并给出一些简单的学习示例。 一、机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性。如果每一个样本不仅仅是一个单独的数字,比如一个多维的实例(multivariate data),也就是说有着多个属性特征 我们可以把学习问题分成如下的几个大类: (1)有监督学习 数据带有我们要预测的属性。这种问题主要有如下几种: ①分类 样例属于两类或多类,我们想要从
The accuracy of prediction is: 0.9666666666666667 Feature importances: [0.002148238569679191, 0.0046703830672789074, 0.33366676380518245, 0.6595146145578594]
This chapter will cover the following recipes:这章将包含以下部分:
苹果人工智能生态系统正逐渐形成,今天我们就借着一个简单的Core ML应用简单窥探一下。
注: 本文中有一些超链接,在微信中不能打开,可以转到我的博客,地址:https://qiwsir.github.io/2021/02/16/speed-up-sklearn/,或者点击文末的“原文链接”查看。
定义问题(Problem Definition) -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Dataset Spit up) -> 模型训练(Model Training) -> 模型评估(Model Evaluation) -> 应用部署(System Deployment) -> 改变世界(Impact the world)!
关键词:减少程度。 比如找女朋友,看了女朋友的建立,我对她的信息熵为0.3,得知她喜欢coding之后我对她的信息熵为0.1,那么信息增益即为0.3-0.1=0.2
随着数据驱动决策日益普及,模型部署与服务化成为数据科学家面试中的焦点话题。本篇博客将深入浅出地探讨Python模型部署与服务化面试中常见的问题、易错点及应对策略,辅以代码示例,助您在面试中从容应对。
该文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类,以及如何使用scikit-learn库中的KMeans函数进行实现。同时,文章还介绍了如何对数据进行标准化处理,以及如何使用scikit-learn库中的StandardScaler函数进行标准化处理。最后,文章介绍了如何使用K-means算法进行聚类,并给出了具体的代码示例和注释说明。
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