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Scikit-learn中有几种常见的部署模型的方法：
- 使用pickle模块保存模型：可以使用pickle模块将模型保存为二进制文件，然后在部署时加载该文件并使用该模型进行预测。
import pickle # 训练模型 # model.fit(X_train, y_train) # 保存模型 with open('model.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(model, f) # 加载模型 with open('model.pkl', 'rb') as f: model = pickle.load(f) # 在部署时使用模型进行预测 # y_pred = model.predict(X_test) - 使用joblib模块保存模型：joblib模块可以更有效地保存大型NumPy数组，因此在保存大型模型时可以考虑使用joblib模块。
from joblib import dump, load # 训练模型 # model.fit(X_train, y_train) # 保存模型 dump(model, 'model.joblib') # 加载模型 model = load('model.joblib') # 在部署时使用模型进行预测 # y_pred = model.predict(X_test) - 使用flask等Web框架部署模型：可以将训练好的模型封装成一个API，使用flask等Web框架部署在服务器上，然后通过API进行预测。
from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.get_json() X = data['X'] y_pred = model.predict(X) return jsonify({'y_pred': y_pred.tolist()}) if __name__ == '__main__': app.run() 以上是几种常见的Scikit-learn部署模型的方法，选择适合自己场景的方式进行部署。
