вопрос новичка, использование sklearn, сохранение модели и тестирование одного фрейма данных - PullRequest
Новая
       31

вопрос новичка, использование sklearn, сохранение модели и тестирование одного фрейма данных

0 голосов
/ 17 октября 2018

Новичок в нейронных сетях python и sklearn, я написал следующую нейронную модель.На поездах он работает с точностью около 98%.Теперь у меня есть несколько вопросов. 

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
model = GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.99,max_depth=3)
model.fit(X_standardized, y)
predictions = model.predict(X_standardized)

from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
print(confusion_matrix(y, predictions))
print ()
print(classification_report(y,predictions))

Можно ли сохранить и загрузить состояние нейронной сети.
ea сохранить градиенты весов. 

#something like:
Model.save("c:\neural\testnet.xml")

Как выполнять отдельные тестына одном кадре данных, например: 

print ("answer =" ,Model.TestSample(test_data_frame))  # single input
   >>> answer = 0.78     ...estimated accuracy 97%  # or so

1 Ответ

0 голосов
/ 17 октября 2018

Относительно сохранения состояния модели: вы можете сохранить модель, используя пакет pickle , например: 

import pickle
pickle.dump(model, open('model.sav', 'wb'))

Не уверены, что вы подразумеваете под «отдельными тестами для отдельных данных»frame ', но если вы хотите проверить модель на некоторых других (тестовых) данных, вы можете просто создать что-то вроде этого: 

import sklearn
df_predictions = model.predict( *input X data* )
accuracy = sklearn.metrics.r2_score(*target (y data)*, df_predictions)
...