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序列化 scikit-learn 分类器的最有效方法是什么？

我目前正在使用 Python 的标准 Pickle 模块来序列化文本分类器，但这会导致 pickle 非常大。序列化的对象可以是 100MB 或更大，这似乎太大了，需要一段时间来生成和存储。我用 Weka 做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几个 MB。

scikit-learn 是否可能在 pickle 中缓存训练数据或其他无关信息？如果是这样，我怎样才能加快和减少序列化 scikit-learn 分类器的大小？

classifier = Pipeline([
    ('vectorizer', CountVectorizer(ngram_range=(1,4))),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC())),
])
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对于大型文本数据集，请使用散列技巧：用TfidfVectorizera替换HashingVectorizer（可能在管道中与 a 堆叠TfidfTransformer）：腌制会快得多，因为您不必再​​存储词汇字典，正如最近在这个问题中讨论的那样：

如何减少 Scikit-Learn Vectorizer 的内存使用量？

于 2013-07-11T08:02:33.777 回答
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您还可以使用joblib.dump并传递压缩。我注意到我的分类器泡菜转储使用选项 compress=3 减少了约 16 倍。

于 2015-11-11T19:49:57.800 回答