Sklearn 模型保存与加载

在 Scikit-learn（sklearn）中，模型保存与加载是机器学习工作流的重要部分，允许用户将训练好的模型或 Pipeline 存储到磁盘，以便在未来重复使用，而无需重新训练。Scikit-learn 主要通过 joblib 库实现模型的序列化与反序列化。以下是关于 Sklearn 模型保存与加载 的详细指南，涵盖核心概念、方法、代码示例和最佳实践，力求简洁清晰。

一、核心概念

保存模型：将训练好的模型（或 Pipeline）序列化为文件，通常使用 joblib.dump。
加载模型：从文件中反序列化模型，使用 joblib.load，恢复模型以进行预测。
适用对象：不仅限于模型，还包括 Pipeline、预处理对象（如 StandardScaler）等任何实现 sklearn 估算器接口的对象。
文件格式：通常保存为 .pkl 文件（Pickle 格式），但也可以使用其他扩展名。
依赖：joblib 是 Scikit-learn 的推荐工具，优于 Python 内置的 pickle 模块（效率更高，适合大型 NumPy 数组）。

二、安装与依赖

joblib 通常随 Scikit-learn 一起安装。如果缺失，可手动安装：

pip install joblib

三、保存与加载模型

3.1 保存模型

使用 joblib.dump 将模型保存到文件。

import joblib
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 数据准备
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression(random_state=42, max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)

# 保存模型
joblib.dump(model, 'logistic_model.pkl')
print("Model saved to logistic_model.pkl")

3.2 加载模型

使用 joblib.load 加载模型并进行预测。

# 加载模型
loaded_model = joblib.load('logistic_model.pkl')

# 预测
y_pred = loaded_model.predict(X_test)
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(f"Accuracy of loaded model: {accuracy_score(y_test, y_pred):.3f}")

输出示例：

Model saved to logistic_model.pkl
Accuracy of loaded model: 1.000

四、保存与加载 Pipeline

Pipeline 包含预处理和模型步骤，保存后可直接用于新数据预测。

示例：保存和加载 Pipeline

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 创建 Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42))
])

# 训练 Pipeline
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 保存 Pipeline
joblib.dump(pipeline, 'pipeline_model.pkl')

# 加载 Pipeline
loaded_pipeline = joblib.load('pipeline_model.pkl')

# 预测
y_pred = loaded_pipeline.predict(X_test)
print(f"Pipeline Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.3f}")

输出示例：

Pipeline Accuracy: 1.000

五、保存与加载 GridSearchCV 结果

GridSearchCV 的最佳模型可以通过 best_estimator_ 保存。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义 Pipeline 和参数网格
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression(random_state=42))
])
param_grid = {'classifier__C': [0.1, 1, 10]}

# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 保存最佳模型
joblib.dump(grid_search.best_estimator_, 'best_model.pkl')

# 加载并预测
best_model = joblib.load('best_model.pkl')
y_pred = best_model.predict(X_test)
print(f"Best Model Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.3f}")

输出示例：

Best Model Accuracy: 1.000

六、进阶用法

6.1 压缩模型文件

对于大型模型（如随机森林），可以使用 compress 参数减小文件大小。

# 保存时启用压缩
joblib.dump(pipeline, 'pipeline_compressed.pkl', compress=3)  # compress 范围 0-9，值越大压缩越高

6.2 保存多个对象

可以将模型、预处理器等保存到一个字典中。

# 保存多个对象
model_dict = {
    'model': model,
    'scaler': StandardScaler().fit(X_train)
}
joblib.dump(model_dict, 'model_and_scaler.pkl')

# 加载
loaded_dict = joblib.load('model_and_scaler.pkl')
loaded_model = loaded_dict['model']
loaded_scaler = loaded_dict['scaler']

6.3 跨版本兼容性

Scikit-learn 和 joblib 的版本差异可能导致加载失败。建议记录保存时的版本：

  import sklearn, joblib
  print(f"Scikit-learn: {sklearn.__version__}, Joblib: {joblib.__version__}")

为兼容性，建议在新环境中安装相同版本：

  pip install scikit-learn==1.5.2 joblib==1.4.2

七、注意事项

文件路径：

确保保存路径存在且有写入权限。
使用绝对路径（如 '/path/to/model.pkl'）避免相对路径问题。

安全性：

joblib.load 执行 Pickle 文件，可能有安全风险。仅加载可信文件。

模型完整性：

保存的模型包括所有训练参数（如权重、超参数），无需重新训练。
Pipeline 保存时会保留所有步骤的拟合状态。

版本管理：

记录训练环境（Python、sklearn、joblib 版本）以确保加载时一致。

大模型优化：

对于超大模型，考虑 compress 或部分保存（如仅保存模型权重）。

跨平台兼容性：

Pickle 文件在不同操作系统间通常兼容，但需注意 Python 版本一致性。

八、完整示例（鸢尾花分类）

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import joblib

# 数据准备
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练 Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42))
])
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 保存 Pipeline
joblib.dump(pipeline, 'iris_pipeline.pkl')

# 加载 Pipeline
loaded_pipeline = joblib.load('iris_pipeline.pkl')

# 预测并评估
y_pred = loaded_pipeline.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.3f}")

输出示例：

Accuracy: 1.000

九、资源

官方文档：https://scikit-learn.org/stable/model_persistence.html
Joblib 文档：https://joblib.readthedocs.io/en/stable/
社区：在 X 平台搜索 #scikit-learn 获取最新讨论。

如果需要 可视化保存模型的性能、处理大型模型的优化技巧，或针对特定任务（如保存复杂 Pipeline）的代码，请告诉我，我可以提供更详细的示例！

一、核心概念

二、安装与依赖

三、保存与加载模型

3.1 保存模型

3.2 加载模型

四、保存与加载 Pipeline

示例：保存和加载 Pipeline

五、保存与加载 GridSearchCV 结果

六、进阶用法

6.1 压缩模型文件

6.2 保存多个对象

6.3 跨版本兼容性

七、注意事项

八、完整示例（鸢尾花分类）

九、资源

Sklearn 模型评估与调优

Sklearn 安装

Sklearn 基础概念

Sklearn 管道（Pipeline）

Sklearn 数据预处理

Sklearn 自定义模型与功能

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一、核心概念

二、安装与依赖

三、保存与加载模型

3.1 保存模型

3.2 加载模型

四、保存与加载 Pipeline

示例：保存和加载 Pipeline

五、保存与加载 GridSearchCV 结果

六、进阶用法

6.1 压缩模型文件

6.2 保存多个对象

6.3 跨版本兼容性

七、注意事项

八、完整示例（鸢尾花分类）

九、资源

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