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연습 문제

Pickle

드디어 첫 모델을 프로덕션에 배포해 볼 차례예요. 더 나은 대안을 개발하는 동안 기준선으로 사용할 랜덤 포레스트 분류기를 배포할 거예요. 학습/테스트로 분할된 데이터(X_train, X_test, y_train, y_test)와 함께, 이번 연습 문제에 필요한 RandomForestClassifier()와 pickle 모듈에 접근할 수 있어요. 여기서는 pickle의 .load()와 .dump() 메서드를 사용하게 됩니다.

지침

100 XP
  • 랜덤 포레스트 분류기를 데이터에 학습하세요. 결과 재현을 위해 랜덤 시드를 42로 고정하세요.
  • pickle을 사용해 모델을 파일로 저장하세요. 대상 파일은 with open(____) as ____ 구문으로 여세요.
  • 이제 파일에서 모델을 불러와 다른 변수명 clf_from_file에 저장하세요.
  • 불러온 모델의 예측 값을 변수 preds에 저장하세요.