(注)この記事はscikit-learnのモデルをファイルに保存することを念頭に書いていますが、
pickle自体はscikit-learnのモデル以外のものも直列化してファイルに書き出すことができるモジュールです。
以前の記事で、kerasで作成したmodelを保存したり読み込んだりする方法を書きました。
今回はscikit-learnで作ったモデルを保存してみます。
kerasには専用の関数が用意されていたのですが、scikit-learnにはありません。
そのため、他の方法が必要です。
そこでpython標準ライブラリの pickleが使えます。
ドキュメント
利用方法は、ドキュメントのpickle.dumpとpickle.loadの説明と、一番下の使用例が参考になります。
clfという変数に、学習済みのモデルが格納されているという想定で、保存と読み込みのコード例を紹介します。
また、保存するファイル名は何でも良いのですが、サンプルコードではclf.pickleとします。
まずは保存。
import pickle
with open("clf.pickle", "wb") as f:
pickle.dump(clf, f)
次に読み込み。
import pickle
with open("clf.pickle", "rb") as f:
clf = pickle.load(f)
これで、一度学習したモデルを読み込んで、予測に活用することができます。
scikit-learnで学習したモデルを本番運用するならばほぼ必須の技術です。
(pickle以外の方法を使うという手もありますが、何らかの形での保存と読み込みの手段が必要です)