序列化随机森林回归文件的正确方法

时间:2018-10-09 20:44:51

标签: python machine-learning pickle random-forest data-science-experience

我正在构建用于预测ETA的随机森林回归模型。我通过使用pickle包将模型保存为pickle格式。我还使用了joblib来保存模型。但是文件的大小确实很大(超过100 GB)。我想问数据科学专家,保存模型是正确的格式还是有其他有效的方法?任何对此的见解将不胜感激。

1 个答案:

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保存完整模型的目的是将来修改模型。如果您不打算修改模型,则可以保存权重并将其用于预测。这将为您节省巨大的空间。

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