我已经根据两个不同的数据集训练了两个机器学习模型。然后我将它们保存为 model1.pkl 和 model2.pkl 。有两个用户输入（不是模型的输入数据），例如 x=0 和 x=1，如果 x=0，我必须使用 model1.pkl 进行预测，否则我必须使用 model2.pkl 进行预测。我可以使用 if 条件来完成它们，但我的问题是我必须知道是否有可能将其保存为 model.pkl，包括这个条件语句。如果我将它们组合并保存为模型，它将很容易加载到其他 IDE 中。
【问题讨论】：
标签： pandas machine-learning model conditional-statements pickle
您可以创建一个具有最小接口的类，例如这样的模型类：
# create the test setup
import lightgbm as lgb
import pickle as pkl
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
#from sklearn
df['x1']= LabelEncoder().fit_transform(df['x1'])
data= {
'x': [1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0],
'q': [0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 2.0, 2.0, 3.0, 3.0, 3.0],
'b': [1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 1.0, 2.0, 3.0],
'target': [0.0, 2.0, 1.5, 0.0, 5.1, 4.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 2.1, 1.5]
}
df= pd.DataFrame(data)
X, y=df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1]
X= X.astype('float32')
# create two models
model1= LinearRegression()
model2 = lgb.LGBMRegressor(n_estimators=5, num_leaves=10, min_child_samples=1)
ser_model1= X['x']==0.0
model1.fit(X[ser_model1], y[ser_model1])
model2.fit(X[~ser_model1], y[~ser_model1])
# define a class that mocks the model interface
class CombinedModel:
def __init__(self, model1, model2):
self.model1= model1
self.model2= model2
def predict(self, X, **kwargs):
ser_model1= X['x']==0.0
return pd.concat([
pd.Series(self.model1.predict(X[ser_model1]), index=X.index[ser_model1]),
pd.Series(self.model2.predict(X[~ser_model1]), index=X.index[~ser_model1])
]
).sort_index()
# create a model with the two trained sum models
# and pickle it
model= CombinedModel(model1, model2)
model.predict(X)
with open('model.pkl', 'wb') as fp:
pkl.dump(model, fp)
model= model1= model2= None
# test load it
with open('model.pkl', 'rb') as fp:
model= pkl.load(fp)
model.predict(X)
如果你愿意，当然你也可以在上面的类中实现一个fit方法，它只调用两个模型。如果你实现了必要的方法，你甚至可以在 sklearn 管道中使用这个类。
【讨论】：
您可以使用集成投票分类器，它会考虑两个模型的输出并给出适当的输出。 链接-https://machinelearningmastery.com/voting-ensembles-with-python/
【讨论】：