【发布时间】:2018-03-04 18:22:12
【问题描述】:
我是使用 python 进行机器学习的新手,我正在尝试构建一个情感分析器,我在其中使用这个dataset 和这个tutorial。测试数据一切正常。但我正在尝试保存我的分类器以备将来使用。我正在使用 pickle 将其保存为
sentiment_analyzer = open("Sentiment_Analyzer.pkl", "wb")
pkl.dump(classifier_linear, sentiment_analyzer)
sentiment_analyzer.close()
稍后,我将通过这样做来提取我保存的分析器
model_pkl = open("Sentiment_Analyzer.pkl", "rb")
model = pkl.load(model_pkl)
但我无法理解如何在提取的 model 分类器上调用 predict 方法。
【问题讨论】:
-
y = model.predict(X) -
我试过了,但是显示错误
ValueError: could not convert string to float: -
您的输入数据集
X必须与用于训练模型的格式相同... -
在训练时,我使用
TfidfVectorizer对输入列表进行了矢量化处理。但是我不知道如何verctorize输入数据集X。 -
您必须以与准备
X_train数据集完全相同的方式“准备”要用于预测的输入数据集...
标签: python machine-learning scikit-learn pickle sentiment-analysis