sklearn.svm在建立好模型后怎么使用

2025-11-14 20:46:41

推荐回答（2个）

回答1：

from sklearn import externals
externals.joblib.dump(clf,'文件名') ＃clf是fit好的模型，文件名是保存在本地的文件
clf＝externals.joblib.load(‘文件名’) ＃这样就又把本地的模型载入，可以使用了

回答2：

SVM既可以用来分类，就是SVC；又可以用来预测，或者成为回归，就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result