Я работаю над проектом машинного обучения. Я применил усеченный svd к своим данным для сокращения функций, а затем обучил нейронные сети этим данным. Я сохранил модель нейронной сети, используя to_json(). Как я могу сохранить усеченную модель svd для последующего преобразования невидимых данных.
Вот как я использовал усеченную свд.
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)`
Надеюсь, я ясно изложил этот вопрос. Может ли кто-нибудь помочь мне в решении этого вопроса?






Вы можете использовать библиотеку рассола Python
import pickle
# To save
pickle.dump(model, "model.p")
# To load again
with open('model.p', 'r') as fp:
model = pickle.load(fp)
Нам нужно создать файловый объект, чтобы это работало:
file_obj = open("model.p", "wb") ; pickle.dump(model, file_obj)