python-2.7 - Sci-Kit 学习模型在使用 joblib 解压时加载不正确

Question

我正在尝试使用http://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html中所述的 joblib 在 Sci-Kit Learn 中实现模型持久性。但是，当我重新加载模型时，我发现模型 coef_ 矩阵的所有行都设置为零，除了第一行。

joblib.dump(RidgeTfIDF,'/Users/gireesh/Documents/NBC_Chris/modeling/Pickled Models/RidgeESTfIDF11_02_2015_30.pkl')
R2 = joblib.load('/Users/gireesh/Documents/NBC_Chris/modeling/Pickled Models/RidgeESTfIDF11_02_2015_30.pkl')
R2.coef_[1].nonzero()

给出：

Out[95]: (array([], dtype=int64),)

而 RidgeTfIDF.coef_[1].nonzero()

给

Out[96]: (array([      0,       1,       6, ..., 1048563, 1048565, 1048569]),)

当我使用 np.save 将 RidgeTfIDF.coef_ 的每一行保存在一个单独的文件中，然后从这些文件中重新加载时，模型工作正常。但是，这要慢得多，我想改为解决 joblib 问题。