‫Oké, iedereen, ik hoop dat jullie net zo opgewonden zijn als ik, waarom?
‫Nou, omdat we op de homestretch zitten, zijn we bij nummer zes, opslaan en laden van een getraind model.
‫Dus we hebben al deze stappen hier doorlopen.
‫We hebben gezien hoe we onze modellen kunnen verbeteren met hyperparameterafstemming.
‫En laten we zeggen dat we op een punt zijn waarop we ons model hebben verbeterd tot
‫het punt dat we dat graag willen delen met een van onze collega's of iets dergelijks, of het exporteren en
‫opslaan en in een van onze onze applicaties, zodat onze klanten het misschien willen gebruiken, misschien toegang willen hebben tot de voorspellingen.
‫Iets in die richting.
‫In wezen willen we ons model nemen dat we hebben getraind.
‫We hebben deze resultaten naar een bestand geëxporteerd, zodat we het kunnen importeren en ergens anders kunnen gebruiken in plaats van dat
‫het alleen in ons Jupiter-notebook staat.
‫Dus laten we een kop maken met zes jongens die getrainde machine learning-modellen opslaan en laden.
‫Mooi, en er zijn twee manieren waarop we dit kunnen doen, dus eerst twee manieren om machine learning-modellen op te slaan en te laden.
‫Ik ga het behandelen met de augurkmodule van Python en de tweede is met de job lib-module.
‫Dus laten we eens kijken hoe we het met Pickle kunnen doen.
‫Dus het eerste is om Pikul te importeren.
‫En als je je afvraagt wat Pikul is, kun je Python, Pikul, zoals altijd gaan, als we niet zeker weten wat iets
‫is, kunnen we het opzoeken.
‫Dus Python object serialisatie.
‫Dus als je dit leest, implementeert de pixelmodule binaire protocollen voor het serialiseren en
‫serialiseren van een python-objectstructuur.
‫Nou, in ons geval, als je je afvraagt wat een python-objectstructuur is, in ons geval is
‫een python-object ons model.
‫Dus als we bijvoorbeeld willen zeggen, bewaar G. S. Classifiers die zeggen dat we het meest tevreden
‫zijn met ons model voor rasterzoekparameters, zei de random forest-classifier.
‫We hebben getraind met raster zoeken.
‫Als we dat willen exporteren, is dit ons python-object en daar kunnen mensen ons bij helpen.
‫Dus laten we dat doen.
‫Laten we een voorbeeld geven van hoe we onze Southcliffe, een python-object, kunnen exporteren naar een augurkbestand.
‫Sla dus een bestaande op.
‫Model om in te dienen, ja, alstublieft.
‫En om dit te doen, gaan we Pikul dump gebruiken.
‫We gaan het doorgeven.
‫Het object dat we in ons geval willen opslaan, is CLF, onze classificatie voor rasterzoekopdrachten, en dan kun je het hier een
‫naam geven.
‫We moeten dus de open functie gebruiken.
‫Dus Python's open functie voor het omgaan met invoer en uitvoer van bestanden.
‫En in ons geval gaan we gewoon naar het willekeurige bosmodel van ogre.
‫Nu kunt u zo creatief worden als u wilt met deze namen.
‫Er kan een nomenclatuur zijn die u met uw team bepaalt of iets dergelijks.
‫Dat gebruik je voor je modellen.
‫Maar nu, geval, ik heb net iets leuks en eenvoudigs gedaan, en Pikul staat voor Pickleball.
‫En we slagen ook omdat we een bestand schrijven, we geven de parameter WB door voor binair schrijven.
‫Dus als we op shift drukken en enter.
‫Mooi.
‫Dit gaat besparen.
‫Ons rasterzoekmodel met deze bestandsnaam naar onze huidige werkdirectory.
‫Dus als we hier naar boven gaan, als we willekeurig gaan joggen, dan moeten we daar binnen.
‫Dus gewoon willekeurige Random Forest Service is een willekeurig, willekeurig, snel, echt willekeurig voertuig met één punt.
‫En je kunt zien dat er hier een ander model valt.
‫Dus dit is er een die ik eerder heb geprobeerd en dit is er nog een die we aan het begin hebben gemaakt,
‫waar we naar een tweedelijns workflow keken.
‫En als je nu een paar van deze modellen hebt gezien, wil je ze misschien als een modelherfst plaatsen, alsof
‫we onze gegevens in een gegevensbestand hebben.
‫Dit is dus slechts één manier om de directory op te ruimen.
‫Maar je kunt degene die we zojuist hebben opgeslagen hier zien.
‫Dat is seconden geleden.
‫Nu, als we terugkomen, hoe zouden we dat inladen of we kunnen ook met mensen omgaan,
‫dus laad een opgeslagen model, dus we gaan geladen Pikul-model is gelijk aan voertuigbelasting.
‫Het voordeel hier is dat omdat we een model hebben opgeslagen in een augurk en omdat
‫het in onze directory hier is opgeslagen, iemand die ons model wilde gebruiken niet alle trainingsstappen hoeft te doorlopen die
‫we hebben hierboven gedaan.
‫Ze hebben gewoon toegang tot het model en kunnen voorspellingen doen door het in te laden.
‫We zouden deze bestandsnaam hier kunnen kopiëren, maar we gaan het gewoon in een tabblad typen.
‫We gebruiken daarvoor TAB autocomplete.
‫En omdat we nu een bestand inlezen, geven we de parameter door.
‫Arbie voor lezen binair.
‫Prachtig.
‫Dus dat is geladen in ons opslagmodel.
‫De manier om het te controleren is dat we wat voorspellingen kunnen doen om te zien of dit model, of het echt werkte, als we het
‫hebben opgeslagen en we het kunnen gebruiken om voorspellingen te doen, dan zijn we op een goede plek.
‫We willen een geladen Pikul-model doen.
‫Voorspel nu niet vergelijkbaar met hoe we eerder voorspellingen deden met onze Southcliffe, we zouden
‫precies dezelfde regel hier kunnen uitvoeren, maar voorspellingen doen met onze.
‫Gebeitst model voorspelling op de testgegevensset geweldig, en dan zullen we onze waardeparades-functie aanroepen en deze
‫vergelijken met de testlabels voor de augurk.
‫Waarom parades?
‫Wat hebben we hier, inputvariabelen gevonden met een inconsistent aantal steekproeven, hmm.
‫Ik weet wat we hebben gedaan, we hebben een mismatch in de gegevens.
‫Wat we zouden moeten doen.
‫Ik geloof dat als we gewoon commentaar geven op deze regel en opnieuw creëren, we onze trein opnieuw moeten maken en testen, dat
‫is wat we moeten doen.
‫Dus misschien zal ik deze regels voorlopig alleen becommentariëren.
‫Voer deze cel uit.
‫Kom hier terug naar beneden.
‫We laadden in, dus de fout hier, ik geloof dat ik het hier mis heb, schakel naar daar gaan
‫we, is dat onze volgende test ergens hierboven was geïnstantieerd en we moesten het herstellen zodat het weer in de juiste
‫vorm werd teruggezet.
‫En nu de manier waarop we kunnen weten dat dit correct is gegaan, is als we vergelijken.
‫Dus als we onze originele zelfvoorspellingen vergelijken, dus deze waarden hier, als we deze kopiëren, zijn de originele classificatiestatistieken voor
‫het zoeken naar rasters.
‫Dus laten we eens kijken.
‫Dus dit zijn onze geladen modellen, statistieken, nauwkeurigheid, achtenzeventig komma zes negen.
‫Dezelfde precisie, nul punt zeven voor dezelfde terugroepactie, nul punt acht tot hetzelfde en F1 scoort nul punt zeven
‫acht.
‫Dus hetzelfde, dat betekent dat onze import, onze besparing, ons model en het opnieuw importeren ervan.
‫Dus het inladen heeft correct gewerkt.
‫En nogmaals, deze namen hier, je kunt ze veranderen in wat je maar wilt.
‫Hetzelfde geldt voor de geladen variabelenamen.
‫Maar dit is slechts een snel voorbeeld van hoe u Pikul kunt gebruiken om snel een van uw modellen op te
‫slaan in een bestand en het indien nodig op een later tijdstip weer in te laden, en vervolgens voorspellingen te doen met exact
‫hetzelfde geladen model dat de exacte dezelfde resultaten als het model dat we oorspronkelijk hebben opgeslagen.
‫In de volgende video zullen we zien hoe we hetzelfde kunnen doen, maar deze keer met job Leyb.