3.5 模型持久化与部署

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3.5 模型持久化与部署 Scikit-learn 模型持久化与部署详解 3.5 模型持久化与部署模型持久化指的是将训练好的 Scikit-learn 模型保存到磁盘或其他持久化存储介质中，以便将来可以重新加载并使用，而无需重新训练。模型部署则是指将持久化存储的模型加载到应用环境中，并使其能够接收输入数据并返回预测结果，从而实现模型的实际应用价值。 3.5.1 模型持久化 (Model Persistence) 模型持久化的核心目的是将模型对象及其所有训练过程中学习到的参数信息保存下来。Scikit-learn 模型本质上是 Python 对象，因此我们可以利用 Python 提供的对象序列化机制来实现模型持久化。