‫Ok, pessoal, espero que vocês estejam tão animados quanto eu, por quê?
‫Bem, porque estamos na reta final, chegamos ao número seis, salve e carregue um modelo treinado.
‫Então, passamos por todas essas etapas aqui.
‫Vimos como melhorar nossos modelos com ajuste de hiperparâmetro.
‫E digamos que estejamos em um ponto em que melhoramos nosso modelo a ponto
‫de ficarmos felizes em compartilhar isso com um de nossos colegas ou algo assim, ou exportá-lo, salvá-lo
‫e colocá-lo em um dos nossos aplicativos para que nossos clientes possam querer usá-lo, possam querer acessar suas previsões.
‫Algo nesse sentido.
‫Essencialmente, queremos seguir nosso modelo que treinamos.
‫Temos esses resultados para exportá-lo para um arquivo e para que possamos importá-lo e usá-lo em outro lugar, em vez de estar apenas
‫em nosso bloco de notas Júpiter.
‫Então, vamos criar um título de seis caras, salvando e carregando modelos de aprendizado de máquina treinados.
‫Lindo, e há duas maneiras de fazer isso, duas maneiras de salvar e carregar modelos de aprendizado de máquina primeiro.
‫Vou cobrir é com o módulo pickle do Python e o segundo é com o módulo lib do job.
‫Então, vamos ver como podemos fazer isso com Pickle.
‫Portanto, a primeira coisa é importar o Pikul.
‫E então, se você está se perguntando o que é Pikul, você pode ir para Python, Pikul, como sempre, se não tivermos certeza
‫do que é algo, podemos pesquisar.
‫Então, serialização de objetos Python.
‫Portanto, se você ler isso, o módulo de pixel implementa protocolos binários para serializar e serializar uma
‫estrutura de objeto Python.
‫Bem, em nosso caso, se você está se perguntando o que é uma estrutura de objeto Python, em nosso caso, um
‫objeto Python é nosso modelo.
‫Portanto, se quisermos dizer, por exemplo, salve G. S. Classificadores que dizem que estamos mais felizes com nosso modelo
‫de parâmetros de pesquisa em grade, disse o classificador de floresta aleatório.
‫Nós treinamos com pesquisa em grade.
‫Se quiséssemos exportar isso, esse é nosso objeto Python e é isso que as pessoas podem nos ajudar a fazer.
‫Então vamos fazer isso.
‫Digamos um exemplo de como podemos exportar nosso Southcliffe, que é um objeto Python para um arquivo pickle.
‫Portanto, salve um existente.
‫Modelo para arquivo, sim, por favor.
‫E para fazer isso, vamos usar o despejo de Pikul.
‫Nós vamos passar.
‫O objeto que gostaríamos de salvar em nosso caso é CLF, nosso classificador de pesquisa em grade, e então você pode nomeá-lo com
‫algo aqui.
‫Portanto, precisamos usar a função abrir.
‫Portanto, a função aberta do Python para lidar com a entrada e saída de arquivos.
‫E no nosso caso, vamos usar o modelo florestal aleatório um do ogro.
‫Agora você pode ser tão criativo quanto quiser com esses nomes.
‫Pode haver alguma nomenclatura que você decida com sua equipe ou algo parecido.
‫Isso é o que você usa para seus modelos.
‫Mas agora, caso, acabei de fazer algo bom e simples, e Pikul significa Pickleball.
‫E também passamos porque estamos escrevendo um arquivo, passamos o parâmetro WB para escrever binário.
‫Então, se nós apertarmos shift e entrarmos.
‫Lindo.
‫Isso vai salvar.
‫Nosso modelo de pesquisa de grade com este nome de arquivo para nosso diretório de trabalho atual.
‫Então, se subirmos aqui, se fizermos correr aleatoriamente, teremos que andar aleatoriamente lá.
‫Portanto, o serviço florestal aleatório aleatório é um veículo de um ponto aleatório, aleatório, rápido e realmente aleatório.
‫E você pode ver que há outro modelo aqui.
‫Este é um que eu tentei antes e este é outro que criamos logo no início, onde estávamos olhando para
‫um fluxo de trabalho de segunda linha.
‫E agora, se você identificou alguns desses modelos, pode colocá-los como um modelo de queda, como se tivéssemos nossos
‫dados em um arquivo de dados.
‫Portanto, esta é apenas uma maneira de organizar o diretório.
‫Mas você pode ver o que acabamos de salvar aqui.
‫Isso foi há segundos.
‫Agora, se voltarmos, como carregaríamos isso ou podemos lidar com as pessoas também, então carregue um modelo
‫salvo, então vamos ir com o modelo Pikul carregado é igual à carga do veículo.
‫Agora, a vantagem aqui é que porque salvamos um modelo em um pickleball e porque ele está
‫armazenado em nosso diretório aqui é que alguém que quisesse usar nosso modelo não teria que passar por todas as etapas de
‫treinamento que nós feito acima.
‫Eles podem simplesmente acessar o modelo e fazer previsões carregando-o.
‫Poderíamos copiar este nome de arquivo aqui, mas vamos apenas digitá-lo em uma guia.
‫Usamos TAB autocomplete para isso.
‫E agora, porque estamos lendo um arquivo, passamos o parâmetro.
‫Arbie para leitura binária.
‫Maravilhoso.
‫Então, isso é carregado em nosso modelo de salvamento.
‫Agora, a maneira de verificar isso é fazer algumas previsões para ver se este modelo, se realmente funcionou, se o
‫salvamos e podemos usá-lo para fazer previsões, bem, então estamos em um bom lugar.
‫Queremos fazer o modelo Pikul carregado.
‫Não preveja agora de forma semelhante a como fizemos antes com o nosso Southcliffe, poderíamos
‫simplesmente executar esta mesma linha aqui, mas fazer previsões com o nosso.
‫O modelo em conserva prediz no conjunto de dados de teste maravilhoso, e então chamaremos nossa função de análise de valor
‫e compará-la com os rótulos de teste para o pickle.
‫Por que desfiles?
‫O que temos aqui, variáveis de entrada encontradas com número inconsistente de amostras, hmm.
‫Eu sei o que fizemos, temos uma incompatibilidade de dados aqui.
‫O que teríamos que fazer.
‫Acredito que se apenas comentarmos esta linha e recriarmos, temos que instanciar novamente nosso trem e testá-lo, é isso
‫que temos que fazer.
‫Então, talvez eu apenas comente essas linhas por enquanto.
‫Execute esta célula.
‫Volte aqui.
‫Carregamos, então o erro aqui, acredito que posso estar errado aqui, mude para lá vamos nós, é que
‫nosso próximo teste foi instanciado em algum lugar acima e tivemos que restaurá-lo para que fosse redefinido para a
‫forma correta.
‫E agora a maneira como podemos saber se isso ocorreu corretamente é se compararmos.
‫Portanto, se compararmos nossas auto-previsões originais, esses valores aqui, se os copiarmos, serão as métricas de classificação da
‫pesquisa de grade original.
‫Então, vamos dar uma olhada.
‫Portanto, estes são os nossos modelos carregados, métricas, precisão, setenta e oito vírgula seis nove.
‫Mesma precisão, zero vírgula sete para o mesmo recall, zero vírgula oito para o mesmo e F1 pontuação zero vírgula sete
‫oito.
‫Então esse mesmo, isso significa que a nossa importação, a nossa economia, o nosso modelo e reimportá-lo.
‫Portanto, o carregamento funcionou corretamente.
‫E agora, novamente, esses nomes aqui, você pode alterá-los para o que quiser.
‫O mesmo acontece com os nomes das variáveis carregadas.
‫Mas este é apenas um exemplo rápido de como você pode usar o Pikul para salvar rapidamente um de
‫seus modelos em um arquivo e, em seguida, carregá-lo de volta em uma data posterior, se necessário, e fazer previsões usando
‫exatamente o mesmo modelo carregado que obtém o mesmos resultados do modelo que salvamos originalmente.
‫No próximo vídeo, veremos como podemos fazer a mesma coisa, mas desta vez usando o job Leyb.