我正在从事一个机器学习项目。我对数据应用了截断的 svd 来减少特征，然后根据该数据训练神经网络。我已经使用 to_json() 保存了神经网络模型。如何保存截断的 svd 模型以便稍后转换看不见的数据。
这是我如何使用截断的 svd。
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
model = TruncatedSVD(n_components=600,n_iter=10).fit(train_features)
train_features= model.transform(train_features)
test_features= model.transform(test_features)`
我希望我已经把这个问题说清楚了。有人可以帮我解决这个问题吗？
最佳答案
您可以使用 python pickle 库
import pickle
# To save
pickle.dump(model, "model.p")
# To load again
with open('model.p', 'r') as fp:
model = pickle.load(fp)
关于python - 如何在 python 中保存截断的 svd 模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55149350/