Python statsmodels OLS：如何将学习模型保存到文件答案

【问题标题】：Python statsmodels OLS: how to save learned model to filePython statsmodels OLS：如何将学习模型保存到文件
【发布时间】：2013-05-01 11:41:24
【问题描述】：

我正在尝试使用 Python 的 statsmodels 库学习一个普通的最小二乘模型，如 here 所述。

sm.OLS.fit() 返回学习模型。有没有办法将其保存到文件并重新加载？我的训练数据很大，学习模型大约需要半分钟。所以我想知道 OLS 模型中是否存在任何保存/加载功能。

我在模型对象上尝试了repr() 方法，但它没有返回任何有用的信息。

【问题讨论】：

标签： python least-squares statsmodels

【解决方案1】：

模型和结果实例都有保存和加载的方法，所以不需要直接使用pickle模块。

编辑以添加示例：

import statsmodels.api as sm

data = sm.datasets.longley.load_pandas()

data.exog['constant'] = 1

results = sm.OLS(data.endog, data.exog).fit()
results.save("longley_results.pickle")

# we should probably add a generic load to the main namespace
from statsmodels.regression.linear_model import OLSResults
new_results = OLSResults.load("longley_results.pickle")

# or more generally
from statsmodels.iolib.smpickle import load_pickle
new_results = load_pickle("longley_results.pickle")

编辑 2 我们现在在 master 的主 statsmodels API 中添加了一个 load 方法，所以你可以这样做

new_results = sm.load('longley_results.pickle')

【讨论】：

此外，如果您仅使用腌制结果和模型进行预测，则可以剥离训练数据（但许多方法不再适用）statsmodels.sourceforge.net/devel/generated /statsmodels.regression.linear_model.RegressionResults.save.html
@jseabold 你能举个例子吗？
当然。编辑添加示例。
jseabold：我尝试了sm.load 方法，但解释器抱怨该模块没有“加载”属性。我应该使用新版本的 statsmodels 吗？
它在 github 上的 master 中，将在下一个版本中。如果你想现在使用它，你需要从源代码安装。

【解决方案2】：

我已经安装了 statsmodels 库，发现可以在 python 中使用pickle module 保存值。

模型和结果可通过保存/加载进行pickle，可选择保存模型数据。 [source]

举个例子：

假设您将结果保存在变量 results 中：

保存文件：

import pickle    
with open('learned_model.pkl','w') as f:
  pickle.dump(results,f)

读取文件：

import pickle
with open('learned_model.pkl','r') as f:
  model_results = pickle.load(f)

【讨论】：