Использование сохраненной модели обучения Scikit для просмотра классов в модели - PullRequest
0 голосов
/ 30 апреля 2018

У меня есть сохраненная обученная модель обучения sci-kit в виде дампа библиотеки заданий (файл .sav). Рамка данных обучения недоступна. Все, что у меня есть, это тестовый фрейм данных.

Вот код следующей проблемы:

# Read Dataset
import pandas as pd
data = pd.read_csv("dataset.csv")

# Feature Selection
x_df = df[feature_list]
y_df = df[target_list]

# Split Dataframe for Train and Test
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_df, y_df, test_size=0.25, random_state=0)

# SVM Classifier
from sklearn import svm
from sklearn.externals import joblib

model = svm.SVC(kernel='linear',random_state=0)
model.fit(x_train,y_train.values.ravel())
file_name = 'model.sav'
joblib.dump(model, file_name)

Теперь я пытаюсь получить имена всех классов, присутствующих в кадре данных обучения.

Можно ли получить эту информацию только из сохраненного файла? Если да, то как? Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 30 апреля 2018

Сначала загрузите модель, используя joblib

model = joblib.load("model.sav")

Затем вы можете получить имена классов, используя следующую команду

model.classes_
...