‫OK, alle zusammen, ich hoffe ihr seid genauso aufgeregt wie ich, warum?
‫Nun, da wir auf der Zielgeraden sind, sind wir bei Nummer sechs, speichern und laden ein trainiertes Modell.
‫Also haben wir alle diese Schritte hier durchlaufen.
‫Wir haben gesehen, wie wir unsere Modelle mit Hyperparameter-Tuning verbessern können.
‫Und sagen wir, wir sind an einem Punkt angelangt, an dem wir unser Modell so weit
‫verbessert haben, dass wir es entweder gerne mit einem unserer Kollegen teilen oder so ähnlich, oder es exportieren
‫und speichern und in einem von unsere Anwendungen, damit unsere Kunden sie verwenden möchten, möglicherweise auf ihre Vorhersagen zugreifen möchten.
‫Etwas in diese Richtung.
‫Im Wesentlichen wollen wir unser trainiertes Modell nehmen.
‫Wir haben diese Ergebnisse in eine Datei exportiert, damit wir sie importieren und woanders verwenden können, anstatt sie nur
‫in unserem Jupiter-Notizbuch zu haben.
‫Lassen Sie uns also eine Überschrift erstellen, in der sechs Leute trainierte Modelle für maschinelles Lernen speichern und laden.
‫Schön, und es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun, also zwei Möglichkeiten, zuerst Modelle für maschinelles Lernen zu speichern und zu laden.
‫Ich werde das mit dem Pickle-Modul von Python behandeln und das zweite mit dem Job-Lib-Modul.
‫Schauen wir uns also an, wie wir es mit Pickle machen könnten.
‫Als erstes müssen Sie also Pikul importieren.
‫Und wenn Sie sich dann fragen, was Pikul ist, können Sie Python, Pikul, wie immer verwenden, wenn wir nicht sicher sind, was
‫etwas ist, können wir es suchen.
‫Also Python-Objektserialisierung.
‫Wenn Sie dies lesen, implementiert das Pixelmodul binäre Protokolle zum Serialisieren und
‫Serialisieren einer Python-Objektstruktur.
‫Nun, in unserem Fall, wenn Sie sich fragen, was eine Python-Objektstruktur ist, in unserem Fall ist
‫ein Python-Objekt unser Modell.
‫Wenn wir also zum Beispiel sagen wollen, speichern Sie G. S. Klassifizierer, die sagen, dass wir mit
‫unserem Rastersuchparametermodell am zufriedensten sind, sagte der Random Forest-Klassifizierer.
‫Wir haben mit Rastersuche trainiert.
‫Wenn wir das exportieren wollten, ist dies unser Python-Objekt, und die Leute können uns dabei helfen.
‫Also machen wir das.
‫Nehmen wir ein Beispiel dafür, wie wir Southcliffe, ein Python-Objekt, in eine Pickle-Datei exportieren könnten.
‫Speichern Sie also eine vorhandene.
‫Modell zum Einreichen, ja, bitte.
‫Und dazu werden wir die Müllkippe Pikul benutzen.
‫Wir werden es passieren.
‫Das Objekt, das wir in unserem Fall speichern möchten, ist CLF, unser Gittersuchklassifikator, und dann können Sie es
‫hier benennen.
‫Wir müssen also die Open-Funktion verwenden.
‫Also die Open-Funktion von Python für den Umgang mit der Ein- und Ausgabe von Dateien.
‫Und in unserem Fall werden wir einfach das Random-Forest-Modell 1 von Ogre verwenden.
‫Jetzt können Sie mit diesen Namen so kreativ werden, wie Sie möchten.
‫Möglicherweise gibt es eine Nomenklatur, die Sie mit Ihrem Team festlegen oder ähnliches.
‫Das nutzen Sie für Ihre Modelle.
‫Aber jetzt, Fall, ich habe gerade etwas Schönes und Einfaches gemacht, und Pikul steht für Pickleball.
‫Und wir übergeben auch, weil wir eine Datei schreiben, wir übergeben den Parameter WB zum Schreiben von Binärdateien.
‫Also, wenn wir die Umschalttaste drücken und eingeben.
‫Wunderschönen.
‫Das wird gespart.
‫Unser Rastersuchmodell mit diesem Dateinamen in unser aktuelles Arbeitsverzeichnis.
‫Wenn wir also hier hochgehen, wenn wir zufällig joggen, müssen wir da drinnen zufällig sein.
‫Just random Random Forest Service ist also ein zufälliges, zufälliges, schnelles, wirklich zufälliges Ein-Punkt-Fahrzeug.
‫Und Sie können sehen, dass es hier noch einige andere Modellfälle gibt.
‫Dies ist also eine, die ich schon einmal ausprobiert habe, und dies ist eine andere, die wir gleich zu Beginn erstellt haben, als
‫wir uns einen Workflow der zweiten Linie ansahen.
‫Und wenn Sie jetzt einige dieser Modelle entdeckt haben, möchten Sie sie vielleicht wie einen Modellfall einfügen, als hätten
‫wir unsere Daten in einer Datendatei.
‫Dies ist also nur eine Möglichkeit, das Verzeichnis aufzuräumen.
‫Aber Sie können die gerade gespeicherte hier sehen.
‫Das ist Sekunden her.
‫Nun, wenn wir zurückkommen, wie würden wir das laden oder wir können auch mit Leuten umgehen,
‫also ein gespeichertes Modell laden, also werden wir gehen, dass geladenes Pikul-Modell gleich Fahrzeugladung ist.
‫Der Vorteil hier ist, dass jemand, der unser Modell verwenden wollte, nicht alle Trainingsschritte durchlaufen
‫muss, die wir haben, weil wir ein Modell auf einem Pickleball gespeichert haben und es hier in unserem Verzeichnis
‫gespeichert ist oben gemacht.
‫Sie können einfach auf das Modell zugreifen und Vorhersagen treffen, indem sie es laden.
‫Wir könnten diesen Dateinamen hierher kopieren, aber wir geben ihn einfach in eine Registerkarte ein.
‫Dafür verwenden wir die TAB-Autovervollständigung.
‫Und da wir jetzt eine Datei einlesen, übergeben wir den Parameter.
‫Arbie zum Lesen von Binärdateien.
‫Wunderbar.
‫Das ist also in unserem Speichermodell geladen.
‫Um dies zu überprüfen, können wir einige Vorhersagen treffen, um zu sehen, ob dieses Modell tatsächlich funktioniert, ob wir es gespeichert haben und
‫wir es verwenden können, um Vorhersagen zu treffen. Nun, dann sind wir an einem guten Ort.
‫Wir möchten ein geladenes Pikul-Modell erstellen.
‫Sagen Sie jetzt nicht so voraus, wie wir es zuvor mit unserem Southcliffe gemacht haben,
‫wir könnten hier genau dieselbe Linie ausführen, aber mit unserem Vorhersagen machen.
‫Eingelegte Modellvorhersage auf dem Testdatensatz wunderbar, und dann rufen wir unsere Funktion Paraden bewerten auf und
‫vergleichen sie mit den Testetiketten der Gurke.
‫Warum Paraden?
‫Was haben wir hier, gefundene Eingabevariablen mit inkonsistenter Anzahl von Samples, hmm.
‫Ich weiß, was wir getan haben, wir haben hier einen Datenkonflikt.
‫Was wir tun müssten.
‫Glaube ich, wenn wir diese Linie einfach auskommentieren und neu erstellen, müssen wir unseren Zug neu instanziieren und testen, das ist
‫es, was wir tun müssen.
‫Vielleicht werde ich diese Zeilen vorerst einfach auskommentieren.
‫Führen Sie diese Zelle aus.
‫Komm wieder hier runter.
‫Wir haben es geladen, also der Fehler hier, ich glaube, ich kann mich hier irren, schalten Sie ein und gehen
‫wir, ist, dass unser nächster Test irgendwo oben instanziiert wurde und wir ihn wiederherstellen mussten, damit er wieder auf die richtige
‫Form zurückgesetzt wurde.
‫Und jetzt können wir feststellen, dass dies richtig gelaufen ist, wenn wir vergleichen.
‫Wenn wir also unsere ursprünglichen Selbstvorhersagen vergleichen, sind diese Werte hier, wenn wir sie kopieren,
‫die ursprünglichen Gittersuch-Klassifizierungsmetriken.
‫Schauen wir also mal rein.
‫Das sind also unsere geladenen Modelle, Metriken, Genauigkeit, achtundsiebzig Komma sechs neun.
‫Gleiche Präzision, null Komma sieben für den gleichen Rückruf, null Komma acht auf den gleichen und F1-Wert null Komma sieben
‫acht.
‫Das heißt also unser Importieren, unser Speichern, unser Modell und das erneute Importieren.
‫Das Laden hat also richtig funktioniert.
‫Und jetzt wieder, diese Namen hier, Sie können sie nach Belieben ändern.
‫Gleiches gilt für die geladenen Variablennamen.
‫Dies ist jedoch nur ein kurzes Beispiel dafür, wie Sie Pikul verwenden können, um eines Ihrer Modelle schnell in einer
‫Datei zu speichern und es dann bei Bedarf zu einem späteren Zeitpunkt wieder zu laden und dann Vorhersagen mit genau demselben geladenen
‫Modell zu treffen, das den genauen Wert erhält dieselben Ergebnisse wie das ursprünglich gespeicherte Modell.
‫Im nächsten Video sehen wir, wie wir dasselbe tun können, außer dass dieses Mal Job Leyb verwendet wird.