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d

2019/10/26 13:54

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tiitoi
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- acc_after_save = loaded_model.score(X, y) # 読み込み後にスコア計算
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+ acc_after_load = loaded_model.score(X, y) # 読み込み後にスコア計算
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  # 一致するかどうか
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- print(np.isclose(acc_before_save, acc_after_save)) # True
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+ print(np.isclose(acc_before_save, acc_after_load)) # True
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  [sklearn.model_selection.GridSearchCV — scikit-learn 0.21.3 documentation](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html)
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+
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+
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+
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+ ## 追記
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+
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+
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+
29
+ ```python
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+
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+ import pickle
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+
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+
34
+
35
+ from sklearn import metrics
36
+
37
+ from sklearn.datasets import make_blobs
38
+
39
+ from sklearn.model_selection import GridSearchCV
40
+
41
+ from sklearn.svm import SVC
42
+
43
+
44
+
45
+ # データセットを作成する。
46
+
47
+ X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=2, random_state=0)
48
+
49
+
50
+
51
+ # グリッドサーチを行う。
52
+
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+ param_grid = {
54
+
55
+ "C": [0.1, 1, 10, 100, 1000],
56
+
57
+ "gamma": [1, 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001],
58
+
59
+ "kernel": ["rbf"],
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+
61
+ }
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+
63
+
64
+
65
+ clf = GridSearchCV(SVC(), param_grid, refit=True, verbose=0, cv=3)
66
+
67
+ clf.fit(X, y)
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+
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+
70
+
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+ filename = "ERP(SVM).sav"
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+
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+
74
+
75
+ acc_before_save = clf.score(X, y) # 保存前にスコア計算
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+
77
+
78
+
79
+ # モデルを保存する。
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+
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+ pickle.dump(clf.best_estimator_, open(filename, "wb"))
82
+
83
+
84
+
85
+ # モデルを読み込む。
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+
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+ loaded_model = pickle.load(open(filename, "rb"))
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+
89
+
90
+
91
+ acc_after_save = loaded_model.score(X, y) # 読み込み後にスコア計算
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+
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+
94
+
95
+ # 一致するかどうか
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+
97
+ print(np.isclose(acc_before_save, acc_after_save)) # True
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2019/10/26 13:54

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