回帰⑦ (モデルの保存と読み込み)

December 21, 2021

構築したモデルは、保存したり読み込んだりすることができます。

モデルの保存

pickleというライブラリを使って、モデルを保存してみます。

dumpメソッドを使って、構築したsimple_regモデルの内容を出力しています。(4行目)

[Google Colaboratory]

import pickle

file_path = "simple_reg.pkl"
pickle.dump(simple_reg, open(file_path, "wb"))

正常に処理が終了すると、simple_reg.pklというファイルが出力されます。

保存したモデルを読み込みます。

loadメソッドを使って、モデルの読み込みを行います。(2行目)

[Google Colaboratory]

1 2	file_path = "simple_reg.pkl" model = pickle.load(open(file_path, "rb"))

読み込んだモデルが問題なく使えるかどうかを確認します。

predictメソッドにテストデータを渡して予測を行います。(1行目)

[Google Colaboratory]

1 2	pred = model.predict(X_test) print(pred[:5])

[実行結果]

問題なく予測結果を取得することができました。

データ量が少ない場合は、学習処理の計算時間はかかりませんが、膨大なデータや複雑なアルゴリズムを扱う場合は計算処理にとても時間がかかります。

そのような場合は毎回学習処理を行うのではなく、学習したモデル（構築したモデル）を保存・読み込んでうまく再利用することをお勧めします。