Para selecionar um classificador treinado em Python usando o módulo 'pickle', podemos seguir alguns passos simples. Pickling nos permite serializar um objeto e salvá-lo em um arquivo, que pode ser carregado e usado posteriormente. Isso é particularmente útil quando queremos salvar um modelo de aprendizado de máquina treinado, como um classificador de regressão, para uso futuro sem a necessidade de treiná-lo novamente todas as vezes.
Primeiro, precisamos importar o módulo 'pickle' em nosso script Python:
python import pickle
Em seguida, precisamos treinar nosso classificador e obter o modelo treinado. Vamos supor que já treinamos um classificador de regressão e o armazenamos em uma variável chamada 'regression_model'.
Para conservar o modelo treinado, podemos usar a função 'pickle.dump()'. Esta função recebe dois parâmetros: o objeto que queremos decapar (neste caso, o classificador treinado) e o objeto de arquivo onde queremos salvar o objeto decapado. Podemos abrir um arquivo no modo binário de gravação usando a função 'open()'.
python with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file)
No código acima, abrimos um arquivo chamado 'regression_model.pkl' no modo binário de gravação ('wb') e o passamos como o segundo parâmetro para 'pickle.dump()'. O classificador treinado, armazenado na variável 'regression_model', é conservado e salvo no arquivo.
Agora, conservamos com sucesso nosso classificador treinado. Podemos carregá-lo de volta na memória sempre que precisarmos usando a função 'pickle.load()'.
python with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file)
No código acima, abrimos o arquivo pickled no modo binário de leitura ('rb') e o passamos como parâmetro para 'pickle.load()'. O objeto pickled é carregado na variável 'loaded_model', que pode ser usada para previsão ou qualquer outra operação.
Aqui está um exemplo completo demonstrando a decapagem e o carregamento de um classificador de regressão treinado:
python import pickle from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training the regression model X_train = [[1], [2], [3], [4], [5]] y_train = [2, 4, 6, 8, 10] regression_model = LinearRegression() regression_model.fit(X_train, y_train) # Pickling the trained model with open('regression_model.pkl', 'wb') as file: pickle.dump(regression_model, file) # Loading the pickled model with open('regression_model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # Using the loaded model for prediction X_test = [[6]] predicted_value = loaded_model.predict(X_test) print(predicted_value)
No exemplo acima, primeiro treinamos um modelo de regressão linear simples usando a classe 'LinearRegression' do módulo 'sklearn.linear_model'. Em seguida, colocamos o modelo treinado em um arquivo chamado 'regression_model.pkl'. Mais tarde, carregamos o modelo pickled do arquivo e o usamos para prever o valor de uma entrada de teste 'X_test'.
Ao selecionar e carregar o classificador treinado, podemos reutilizar o modelo sem a necessidade de retreiná-lo, o que pode economizar uma quantidade significativa de tempo e recursos computacionais.
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