我正在尝试使用 Python 的 statsmodels 库学习普通的最小二乘模型，如所述 here .
sm.OLS.fit() 返回学习模型。有没有办法将其保存到文件并重新加载？我的训练数据很大，学习模型大约需要半分钟。所以我想知道 OLS 模型中是否存在任何保存/加载功能。
我在模型对象上尝试了 repr() 方法，但它没有返回任何有用的信息。
最佳答案
models和results实例都有save和load方法，不需要直接使用pickle模块。
编辑以添加示例:
import statsmodels.api as sm
data = sm.datasets.longley.load_pandas()
data.exog['constant'] = 1
results = sm.OLS(data.endog, data.exog).fit()
results.save("longley_results.pickle")
# we should probably add a generic load to the main namespace
from statsmodels.regression.linear_model import OLSResults
new_results = OLSResults.load("longley_results.pickle")
# or more generally
from statsmodels.iolib.smpickle import load_pickle
new_results = load_pickle("longley_results.pickle")
编辑 2 我们现在在 master 的主要 statsmodels API 中添加了一个 load 方法，所以你可以这样做
new_results = sm.load('longley_results.pickle')
关于Python 统计模型 OLS : how to save learned model to file，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16420407/