将 sklearn 缩放器对象保存到 json 而不是酸洗答案

【问题标题】：Saving sklearn scaler objects to json instead of pickling将 sklearn 缩放器对象保存到 json 而不是酸洗
【发布时间】：2021-04-30 13:49:22
【问题描述】：

我很想知道是否有一种可接受的解决方案将 sklearn 对象保存到 json，而不是腌制它们。

我对此很感兴趣，因为保存到 json 将占用更少的存储空间，并使将对象保存到像 redis 这样的数据库更加简单。

特别是对于像 ColumnTransformer 这样的东西，我所需要的只是特定功能的均值和标准差。有了它，我可以轻松地重建转换器，但是当从保存的 json 对象重建转换器对象时，我必须手动设置学习和私有属性，这感觉很hacky。

我发现最接近的是这篇文章：https://stackabuse.com/scikit-learn-save-and-restore-models/

其他人是这样处理的吗？

是什么阻止了 sklearn 将此功能构建到库中？

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn

【解决方案1】：

认为这个包就是你要找的https://pypi.org/project/sklearn-json/

将 scikit-learn 模型文件导出为 JSON，以便高枕无忧地共享或部署预测模型。

这段代码 sn-p 来自上面的链接，展示了如何将 sklearn 模型导出为 json：

import sklearn_json as skljson
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=0).fit(X, y)

skljson.to_json(model, file_name)
deserialized_model = skljson.from_json(file_name)

deserialized_model.predict(X)

进一步回答 json 与 pickle 的问题，这可能会有所帮助 Pickle or json?

【讨论】：