1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Proiectarea fluxurilor de lucru pentru Machine Learning în Python
Connected

exercițiu

Pickle-uri

A venit momentul să trimiți primul tău model în producție. Este un clasificator de tip random forest, pe care îl vei folosi ca punct de referință în timp ce lucrezi la o alternativă mai bună. Ai acces la datele împărțite în seturi de antrenament și testare, cu numele lor obișnuite: X_train, X_test, y_train și y_test, precum și la modulele RandomForestClassifier() și pickle, ale căror metode .load() și .dump() le vei folosi în acest exercițiu.

Instrucțiuni

100 XP
  • Antrenează un clasificator de tip random forest pe date. Fixează seed-ul aleatoriu la 42 pentru a te asigura că rezultatele sunt reproductibile.
  • Scrie modelul în fișier folosind pickle. Deschide fișierul destinație cu sintaxa with open(____) as ____.
  • Acum încarcă modelul din fișier într-o variabilă cu un alt nume, clf_from_file.
  • Stochează predicțiile modelului încărcat într-o variabilă numită preds.