Во-первых, я сохранил модель из Orange3 как temp.pkcls введите описание изображения здесь
Я загрузил модель как этот код
with open("temp.pkcls", "rb") as f:
model = pickle.load(f)
Тогда я попробовал
predicts = model.predict(X_test)
Результат прогнозов выглядит следующим образом:
(массив ([0., 0., 0., 0.]), массив ( [[0.43952093, 0.33988087, 0.2205982], [0.43989096, 0.33966234, 0.22044671]], [0.43952093, 0.33988087, 0.2205982], [0.43952093, 0.33988087, 0.2205982]))
с идеей нет результат модели orange3, но правильный результат для модели ноутбука должен выглядеть примерно так (проблема классификации)
массив (['Logician', 'Supporter', 'Adapter', 'Supporter '], dtype ='
Вопрос в том, как правильно сохранить модель из orange3 и применить ее в моей программе для ноутбуков Jupyter