如何在 scikit-learn 中保存随机森林? [英] How to save a randomforest in scikit-learn？

问题描述

实际上有很多关于持久性的问题，但我已经尝试了很多使用 pickle 或 joblib.dumps .但是当我用它来保存我的随机森林时，我得到了这个:

Actually there is a lot of question about persistence,but i have tried a lot using pickle or joblib.dumps . but when i use it to save my random forest i got this:

ValueError: ("Buffer dtype mismatch, expected 'SIZE_t' but got 'long'", <type 'sklearn.tree._tree.ClassificationCriterion'>, (1, array([10])))

谁能告诉我为什么?

一些代码供审查

forest = RandomForestClassifier()
forest.fit(data[:n_samples], target[:n_samples ])
import cPickle
with open('rf.pkl', 'wb') as f:
    cPickle.dump(forest, f)
with open('rf.pkl', 'rb') as f:
    forest = cPickle.load(f)

或

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(forest,'rf.pkl') 

from sklearn.externals import joblib
forest = joblib.load('rf.pkl')

推荐答案

使用不同的 32/64 位版本的 python 来保存/加载导致，如 在 64 位 python 上训练的 Scikits-Learn RandomForrest 不会在 32 位 python 上打开 建议.

It is caused by using different 32/64 bit version of python to save/load, as Scikits-Learn RandomForrest trained on 64bit python wont open on 32bit python suggests.

这篇关于如何在 scikit-learn 中保存随机森林?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！