SVRによる回帰モデルでのNotFittedErrorについて

Question

SVRの回帰モデルを作りました。
以下のようにロードして、mse（平均二乗誤差）を計測しようと
しました。

保存したモデルをロードする

loaded_svr = pickle.load(open(filename, 'rb'))
y_test = np.array(dataset[target_col])#ターゲット変数
X_test = np.array(dataset[feature_cols])#説明変数
y_test_pred = loaded_svr.predict(X_test)
svr_mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)
print('svr MSE: ', svr_mse)

エラーメッセージ
NotFittedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-55-0ca7ba99eabe> in <module>()
1 loaded_svr = pickle.load(open(filename, 'rb'))
2
----> 3 y_test_pred = loaded_svr.predict(X_test)
4 svr_mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred)
5 print('svr MSE: ', svr_mse)

965
966 if not attrs:
--> 967 raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).name})
968
969

NotFittedError: This SVR instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

解決方法をご存知の方、お願いいたします。

Comments

[tiitoi]

学習した際に fit() したあとに pickle で保存しましたか？

[kouji_39]

解決しました。質問コメントありがとうございます。

Answer 1

モデルの名前で、grsをつけたモデルで指定していたのを
忘れていました。エラー前は、modelだけでした。
お騒がせしてすみません。

pickle.dump(model_grs, open(filename, 'wb'))