Я пытаюсь изучить обычную модель наименьших квадратов, используя библиотеку Python statsmodels, как описано здесь.
sm.OLS.fit() возвращает изученную модель. Есть ли способ сохранить его в файл и перезагрузить? Мои обучающие данные огромны, и изучение модели занимает около полминуты. Поэтому мне было интересно, существует ли какая-либо возможность сохранения/загрузки в модели OLS.
Я попробовал метод repr() для объекта модели, но он не возвращает никакой полезной информации.
Все экземпляры моделей и результатов имеют метод сохранения и загрузки, поэтому вам не нужно напрямую использовать модуль pickle.
Изменить, чтобы добавить пример:
import statsmodels.api as sm
data = sm.datasets.longley.load_pandas()
data.exog['constant'] = 1
results = sm.OLS(data.endog, data.exog).fit()
results.save("longley_results.pickle")
# we should probably add a generic load to the main namespace
from statsmodels.regression.linear_model import OLSResults
new_results = OLSResults.load("longley_results.pickle")
# or more generally
from statsmodels.iolib.smpickle import load_pickle
new_results = load_pickle("longley_results.pickle")
Редактировать 2 Теперь мы добавили метод load в API основных статистических моделей в мастере, так что вы можете просто сделать
new_results = sm.load('longley_results.pickle')
sm.load, но интерпретатор жалуется, что модуль не имеет атрибута load. Есть ли новая версия statsmodels, которую мне следует использовать?
- person Nik; 04.06.2013
Я установил библиотеку statsmodels и обнаружил, что вы можете сохранять значения с помощью модуля pickle на питоне.
Модели и результаты можно выбрать с помощью сохранения/загрузки, опционально сохраняя данные модели. [источник]
Например:
Учитывая, что у вас есть результаты, сохраненные в переменной results:
Чтобы сохранить файл:
import pickle
with open('learned_model.pkl','w') as f:
pickle.dump(results,f)
Чтобы прочитать файл:
import pickle
with open('learned_model.pkl','r') as f:
model_results = pickle.load(f)
